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...
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...
nn.avg_pool2d(x, ksize=2, strides=2) assert y.shape == (1, 1, 1, 2) Parameters: input (dragon.Tensor) – The input tensor. ksize (Union[int, Sequence[int]]) – The size of pooling window. strides (Union[int, Sequence[int]]) – The stride of pooling window. padding (Union...
在学习机器学习的时候我们会学习到F.avg_pool1d()和F.avg_pool2d()两个函数。这两个长得很像的函数在功能上有很多相似但又有一些区别,那么,F.avg_pool1d()和F.avg_pool2d()有什么区别呢?接下来的这篇文章告诉你。 F.avg_pool1d()数据是三维输入 ...
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) ...
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大小可以大于输入的图片...
AdaptiveAvgPool2D的原理相对简单,它的实现过程如下: 1.首先,获取输入数据的尺寸input_size。 2.然后,根据指定的输出尺寸output_size计算池化尺寸pool_size。如果output_size是一个整数,则pool_size在每个维度上都是input_size除以output_size的整数倍;如果output_size是一个元组,则pool_size在每个维度上分别是input_...
torch.nn.AvgPool2d() 作用 在由多通道组成的输入特征中进行2D平均池化计算 函数 torch.nn.AvgPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=None) 参数 Args: kernel_size: 滑窗(池化核)大小 ...
最近用 mindspore 复现 Fast SCNN 网络的时候,里面用到了一个自适应平均池化算子 “nn.AdaptiveAvgPool2d”,但是 mindspore 目前的版本还没有提供对应的算子供开发者使用,所以笔者查阅了一部分资料,了解了其计算原理。实验结果表明,下述方法可以替代 AdaptiveAvgPool2d 算子,可以此为基础迁移至其他 AI 框架(比如mindspo...