在PyTorch 中,你可以使用nn.AvgPool2d来创建一个平均池化层。下面是一个简单的例子: Python复制 importtorchimporttorch.nnasnn# 创建一个2x2的输入张量input= torch.tensor([[[1.0,2.0], [3.0,4.0]]])# 创建一个2x2的平均池化层pool = nn.AvgPool2d(2)# 对输入张量进行平均池化output = pool(input)pri...
avgpool,全称为average pooling,是一种在计算机视觉和深度学习中常用的池化操作。池化操作是指将输入的特征图按照一定的规则进行压缩,通常用于减少参数和计算量,并且能够提取特征图中的主要信息。 在深度学习中,池化操作分为最大池化(maxpool)和平均池化(avgpool)两种,其中avgpool是通过计算特征图中每个区域的平均值来...
avg_pool¶ dragon.vm.tensorflow.nn.avg_pool( input, ksize, strides, padding='VALID', data_format='NHWC', name=None )[source]¶ Applythen-dimensionaveragepooling. Ifdata_formatis'NCHW',exceptsinputshape(N,C,D1,D2,...)(N, C, D1, D2...
divisor_override:可选参数,如果指定,将用作除数,否则使用池化区域的大小(即kernel_size中的值相乘)。 这些参数共同决定了AvgPool2d操作的具体行为,包括输出尺寸和池化效果。在实际应用中,需要根据具体任务和数据集的特点来选择合适的参数配置。
首先,我们需要了解Avgpool函数的基本语法。Avgpool的基本语法如下: B = avgpool(A,kernelSize) 其中,A表示输入的矩阵或数组,kernelSize表示用于计算平均值的窗口大小。返回值B是A的每个元素的平均值。 现在我们来看几个示例以更好地理解Avgpool的用法。 示例1: 假设我们有一个4×4的矩阵A如下所示: A = [1 ...
Y = avgpool(___,Name,Value) specifies options using one or more name-value pair arguments. For example, 'PoolFormat','T' specifies a pooling region for 1-D pooling with format 'T' (time). exampleExamples collapse all Perform 2-D Average Pooling Copy Code Copy Command Create a formatted...
用一种非常平凡的实现方式,平均池化层(avgpool)即用滑动窗口的方式移动池化mask,然后计算mask覆盖到的元素集合的平均值,以此类推重复所有通道及区域。实现方式如下代码,我们以2x2的池化层为例,3x3的同理。 voidAvgPooling(Tensor*input,Tensor*output,intsize_h,intsize_w,intstride_h,intstride_w,intpad_h,int...
self.downsample = nn.AvgPool2d(3, stride=2, padding=[1, 1], count_include_pad=False) 3:池化核的大小为3x3。这表示在每个2x2的窗口内取平均值来进行池化。 stride=2:步幅为2。这表示在进行池化时,每次移动的步长为2个像素,因此输出的尺寸会缩小。
可以在模型中添加 AdaptiveAvgPool3d 层后，使用测试数据来观察输出尺寸是否符合预期。可以在极链 AI 平台上执行测试，通过创建模型、添加层和测试数据来验证。注意事项：在使用 AdaptiveAvgPool3d 层时，需要确保输入的维度和 output_size 参数的设置是合理的。若 output_size 中的某个维度设置为 None，...
AdaptiveAvgPool2d是PyTorch深度学习框架中的一个函数,用于自适应地对输入的特征图进行平均池化操作。与传统的池化层不同,AdaptiveAvgPool2d可以根据输入的特征图的大小自动调整池化操作的大小。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×...