SA-GAN： self-attention 的 pytorch 实现（针对图像）

问题

基于条件的卷积GAN 在那些约束较少的类别中生成的图片较好，比如大海，天空等；但是在那些细密纹理，全局结构较强的类别中生成的图片不是很好，如人脸（可能五官不对应），狗（可能狗腿数量有差，或者毛色不协调）。

可能的原因

大部分卷积神经网络都严重依赖于局部感受野，而无法捕捉全局特征。另外，在多次卷积之后，细密的纹理特征逐渐消失。

SA-GAN解决思路

不仅仅依赖于局部特征，也利用全局特征，通过将不同位置的特征图结合起来（转置就可以结合不同位置的特征）。

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# self attention layer
# author Xu Mingle
# time Feb 18, 2019
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import torch.nn.Module
import torch
import torch.nn.init
def init_conv(conv, glu=True):
    init.xavier_uniform_(conv.weight)
    if conv.bias is not None:
        conv.bias.data.zero_()

class SelfAttention(nn.Module):
    r"""
        Self attention Layer.
        Source paper: https://arxiv.org/abs/1805.08318
    """
    def __init__(self, in_dim, activation=F.relu):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.chanel_in = in_dim
        self.activation = activation
        
        self.f = nn.Conv2d(in_channels=in_dim, out_channels=in_dim // 8 , kernel_size=1)
        self.g = nn.Conv2d(in_channels=in_dim, out_channels=in_dim // 8 , kernel_size=1)
        self.h = nn.Conv2d(in_channels=in_dim, out_channels=in_dim , kernel_size=1)
        
        self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1))

        self.softmax  = nn.Softmax(dim=-1)

        init_conv(self.f)
        init_conv(self.g)
        init_conv(self.h)
        
    def forward(self, x):
        """
            inputs :
                x : input feature maps( B X C X W X H)
            returns :
                out : self attention feature maps
                
        """
        m_batchsize, C, width, height = x.size()
        
        f = self.f(x).view(m_batchsize, -1, width * height) # B * (C//8) * (W * H)
        g = self.g(x).view(m_batchsize, -1, width * height) # B * (C//8) * (W * H)
        h = self.h(x).view(m_batchsize, -1, width * height) # B * C * (W * H)
        
        attention = torch.bmm(f.permute(0, 2, 1), g) # B * (W * H) * (W * H)
        attention = self.softmax(attention)
        
        self_attetion = torch.bmm(h, attention) # B * C * (W * H)
        self_attetion = self_attetion.view(m_batchsize, C, width, height) # B * C * W * H
        
        out = self.gamma * self_attetion + x
        return out