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class Mish(nn.Module):
@staticmethod
def forward(x):
return x * F.softplus(x).tanh()
class MemoryEfficientMish(nn.Module):
class F(torch.autograd.Function):
@staticmethod
def forward(ctx, x):
ctx.save_for_backward(x)
return x.mul(torch.tanh(F.softplus(x))) # x * tanh(ln(1 + exp(x)))
@staticmethod
def backward(ctx, grad_output):
x = ctx.saved_tensors[0]
sx = torch.sigmoid(x)
fx = F.softplus(x).tanh()
return grad_output * (fx + x * sx * (1 – fx * fx))
def forward(self, x):
return self.F.apply(x)
第一种方式比较占显存，我是用的yolov4+第一种没有跑起来。第二种，是网上扒的，据说还可以，各位可以试试。。
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