AvgPool2d (二维平均池化) torch.nn.AvgPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,ceil_mode=False,count_include_pad=True,divisor_override=None) 参数: kernel_size= 核大小 = windows大小; stride …… self.downsample = nn.AvgPool2d(3, stride=2, padding=[1, 1], count_include_pad=False) 3:...
ceil_mode=False, count_include_pad=False, divisor_override=2(将计算平均池化时的除数指定为2) avgpool3 = nn.AvgPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, ceil_mode=False, count_include_pad=False, divisor_override=2) y3 = avgpool3(x1)print(y3)# 打印结果''' tensor([[[ 6., 8.],...
该模型包含一个Conv2d层和一个AvgPool2d层。我们在AvgPool2d层中使用了kernel_size=2和stride=2进行平均池化操作。 通过修改示例代码中AvgPool2d层的参数,我们可以避免使用'divisor_override'参数,从而解决"'AvgPool2d' object has no attribute 'divisor_override'"的错误。 AvgPool2d是PyTorch中的一个类,用于实现...
pytorch中的F.avg_pool2d(),input是维度是4维如[2,2,4,4],表示这里批量数是2也就是两张图像,这里应该是有通道(feature map)数量是2,图像是size是4*4的.核size是(2,2)步长是(2,2)表示被核覆盖的数取平均,横向纵向的步长都是2.那么核是二维的,所以取均值时也是覆盖二维取的。输出中第一个1.5的计算...
AvgPool2d是PyTorch中的一个类,用于实现二维平均池化操作。它可以在卷积神经网络中用作特征提取和降维的一种常用方法。AvgPool2d通过对输入张量的每个区域进行平均值计算来产生池化输出。 以下是对AvgPool2d的详细介绍: 参数 AvgPool2d类的构造函数接受以下参数: ...
【摘要】 @[toc] nn.AdaptiveAvgPool2d功能:该函数与二维平均池化运算类似,区别主要体现在自适应上,对于任何输入大小,输出大小均为指定的H×W大小。nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)output_size:指定的输出大小,可以是元组(H,W),或者是单个的数,如果是单个的数,则表示输出的高和宽尺寸一样,output_size大小可...
简介:PyTorch中的`nn.AdaptiveAvgPool2d()`函数用于实现自适应平均池化,能够将输入特征图调整到指定的输出尺寸,而不需要手动计算池化核大小和步长。 1.函数语法格式和作用 作用: 自适应平均池化,指定输出(H,W) 函数语言格式: nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) ...
自适应2D池化(AdaptiveAvgPool2d): 对输入信号,提供2维的自适应平均池化操作 对于任何输入大小的输入,可以将输出尺寸指定为H*W,但是输入和输出特征的数目不会变化。 classtorch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) 参数: output_size: 输出信号的尺寸,可以用(H,W)表示H*W的输出,也可以使用耽搁数字H表示H*H大小...
AdaptiveAvgPool2D是PyTorch中的一个函数,用于自适应平均池化操作。它可以根据输入数据的尺寸自动选择合适的池化尺寸,使得输出数据的尺寸在每个维度上都变为指定的大小。 本文介绍了AdaptiveAvgPool2D的语法、示例、原理解析、使用场景和注意事项。希望通过本文的介绍,读者能够更好地理解和应用AdaptiveAvgPool2D函数。©...
1.函数语法格式和作用作用: 自适应平均池化,指定输出(H,W) 函数语言格式:nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) 2.参数解释output_size:指定输出固定尺寸3.具体代码