参数说明: -output_size:指定输出的尺寸,可以是一个整数或一个元组。如果是一个整数,则表示输出的尺寸在每个维度上都是该整数;如果是一个元组,则表示输出的尺寸在每个维度上分别为该元组中的值。 3. 示例 下面是一个使用AdaptiveAvgPool2D的示例: importtorch importtorch.nnasnn # 创建一个输入数据 input_data...
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...
avgpool = paddle.nn.AvgPool2D(kernel_size=[3, 3], stride=[2, 2], padding=[1], exclusive=False, ceil_mode=False) input = paddle.randn([1, 12, 3, 2]) output = avgpool(input) Traceback (most recent call last): File "/mnt/AA_MoCoDiff/MoCoDiff/result_extract_pytorch_paddle_fixe...
其参数为输出的特征图的大小,可以是一个整数,也可以是一个二元组。例如,当参数为(1, 1)时,表示输出的特征图的大小为1×1。 使用AdaptiveAvgPool2d参数进行平均池化操作的好处在于,它可以适应不同尺寸的输入特征图,无论输入特征图的大小如何,都可以得到相同大小的输出特征图。这在一些需要保留输入特征图的空间...
nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) 2.参数解释 output_size:指定输出固定尺寸 3.具体代码 import torch import torch.nnas nn m = nn.AdaptiveAvgPool2d((5,1)) m1 = nn.AdaptiveAvgPool2d((None,5)) m2 = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)input= torch.randn(2,64,8,9) ...
F.avg_pool2d()数据是四维输入 input维度: (batch_size,channels,height,width) kenerl维度:(二维:表示width的跨度)channel和输入的channle一致,如果数据是三维,则channel为1.(如果只写一个数n,kenerl=(n,n)) stride默认和kenerl一致,这是个二维的,所以在height和width上均和kenerl一致,越界同样丢弃。
torch.nn.AvgPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=None) AI代码助手复制代码 参数 Args: kernel_size: 滑窗(池化核)大小 stride: 滑窗的移动步长, 默认值为kernel_size padding: 在输入信号两侧的隐式零填充数量 ...
F.avg_pool2d()數據是四維輸入 input維度: (batch_size,channels,height,width) kenerl維度:(二維:表示width的跨度)channel和輸入的channle一致,如果數據是三維,則channel為1.(如果隻寫一個數n,kenerl=(n,n)) stride默認和kenerl一致,這是個二維的,所以在height和width上均和kenerl一致,越界同樣丟棄。
在参数中指定了kernel_size,stride and padding。 b1 =nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 64,kernel_size=7, stride=2, padding=3), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)) 参考连接: Pytorch 里 nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) 原理是什么?PyTorch中Ada...