WeightNet torch

预测时需要gap

import timeimport torch
import torch.nn.functional as torch_F
import torch.nn as nn
class WeightNet(nn.Module):r"""Applies WeightNet to a standard convolution.The grouped fc layer directly generates the convolutional kernel,this layer has M*inp inputs, G*oup groups and oup*inp*ksize*ksize outputs.M/G control the amount of parameters."""def __init__(self, inp, oup, ksize, stride):super().__init__()self.M = 2self.G = 2self.pad = ksize // 2inp_gap = max(16, inp//16)self.inp = inpself.oup = oupself.ksize = ksizeself.stride = strideself.wn_fc1 = nn.Conv2d(inp_gap, self.M*oup, 1, 1, 0, groups=1, bias=True)self.sigmoid = nn.Sigmoid()self.wn_fc2 = nn.Conv2d(self.M*oup, oup*inp*ksize*ksize, 1, 1, 0, groups=self.G*oup, bia

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