今天小编就为大家分享一篇pytorch自定义二值化网络层方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
任务要求：
自定义一个层主要是定义该层的实现函数,只需要重载Function的forward和backward函数即可,如下:
import torch from torch.autograd import Function from torch.autograd import Variable
定义二值化函数
class BinarizedF(Function): def forward(self, input): self.save_for_backward(input) a = torch.ones_like(input) b = -torch.ones_like(input) output = torch.where(input>=0,a,b) return output def backward(self, output_grad): input, = self.saved_tensors input_abs = torch.abs(input) ones = torch.ones_like(input) zeros = torch.zeros_like(input) input_grad = torch.where(input_abs<=1,ones, zeros) return input_grad
定义一个module
class BinarizedModule(nn.Module): def __init__(self): super(BinarizedModule, self).__init__() self.BF = BinarizedF() def forward(self,input): print(input.shape) output =self.BF(input) return output
进行测试
a = Variable(torch.randn(4,480,640), requires_grad=True) output = BinarizedModule()(a) output.backward(torch.ones(a.size())) print(a) print(a.grad)
其中, 二值化函数部分也可以按照方式写,但是速度慢了0.05s
class BinarizedF(Function): def forward(self, input): self.save_for_backward(input) output = torch.ones_like(input) output[input<0] = -1 return output def backward(self, output_grad): input, = self.saved_tensors input_grad = output_grad.clone() input_abs = torch.abs(input) input_grad[input_abs>1] = 0 return input_grad
以上这篇pytorch自定义二值化网络层方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持html中文网。
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