这篇文章主要介绍了pytorch中forward两个参数的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
以channel Attention Block为例子
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class CAB(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(CAB, self).__init__()
self.global_pooling = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=1)
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
self.relu = nn.ReLU()
self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
self.sigmod = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
x1, x2 = x # high, low
x = torch.cat([x1,x2],dim=1)
x = self.global_pooling(x)
x = self.conv1(x)
x = self.relu(x)
x = self.conv2(x)
x = self.sigmod(x)
x2 = x * x2
res = x2 + x1
return res感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“pytorch中forward两个参数的示例分析”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持亿速云，关注亿速云行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
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