pytorch自定义二值化网络层方式

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 torchfrom torch.autograd import Functionfrom 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

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