SE 的 ONNX 图

代码参考

class se_block(nn.Module):def __init__(self, chan_num, reduction=16):super().__init__()self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.se_seq = nn.Sequential(nn.Linear(chan_num, chan_num//reduction, bias=False),nn.ReLU(inplace=True),nn.Linear(chan_num//reduction, chan_num, bias=False),nn.Sigmoid())def forward(self, x):'''方法1：b, c, _, _ = x.size()y = self.avg_pool(x).view(b, c)y = self.se_seq(y).view(b, c, 1, 1)#print(y.shape)return x * y.expand_as(x)'''方法2：a = self.avg_pool(x).flatten(start_dim=1)a = self.se_seq(a).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)y = a * xreturn y

对应的 ONNX 图是：

方法1：

方法2：

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