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小编给大家分享一下关于pytorch SENet的案例分析，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨方法吧！

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~

from torch import nn

class SELayer(nn.Module):
 def __init__(self, channel, reduction=16):
  super(SELayer, self).__init__()

  //返回1X1大小的特征图，通道数不变
  self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
  self.fc = nn.Sequential(
   nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),
   nn.ReLU(inplace=True),
   nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
   nn.Sigmoid()
  )

 def forward(self, x):
  b, c, _, _ = x.size()

  //全局平均池化，batch和channel和原来一样保持不变
  y = self.avg_pool(x).view(b, c)

  //全连接层+池化
  y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)

  //和原特征图相乘
  return x * y.expand_as(x)

网页标题：关于pytorchSENet的案例分析-创新互联
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