super(Module, self).__init__() # 父类继承 self.maxpool1 = MaxPool2d(kernel_size=3, ceil_mode=True) # kernel_size=3表示池化核是3*3, ceil_mode=True表示是否保留前一步结果 def forward(self, input): output = self.maxpool1(input) return output 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 这边是定...
在上面的代码中,无论ceil_mode是True or False,结果都是一样 但是如果设置square_size=5,那么 当ceil_mode=True Variable containing: (0 ,0 ,.,.) = 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 [torch.FloatTensor of size 1x1x6x6]...
nn.MaxPool2d在处理池化操作时，有两个关键参数：ceil_mode和padding，它们在处理边界时有所不同。默认情况下，ceil_mode为False，意味着窗口超出边界时会直接舍弃。如果设置ceil_mode为True，窗口可以超出但不超过一半，这相当于在边缘处做了半步的填充。而padding则是直接在输入数据周围添加指定数量的像...
[torch.FloatTensor of size 1x1x3x3] 在上面的代码中,无论ceil_mode是True or False,结果都是一样 但是如果设置square_size=5,那么 当ceil_mode=True Variable containing: (0 ,0 ,.,.) = 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 [torch.FloatTensor of size 1x1x...
PyTorch中MaxPool的ceil_mode属性 PyTorch中的MaxPool(最大池化)有一个属性:ceil_mode,默认为False(地板模式),为True时是天花板模式。
Pytorchmaxpool的ceil_mode⽤法 pytorch⾥⾯的maxpool，有⼀个属性叫ceil_mode，这个属性在api⾥⾯的解释是 ceil_mode: when True, will use ceil instead of floor to compute the output shape 也就是说，在计算输出的shape的时候，如果ceil_mode的值为True，那么则⽤天花板模式，否则⽤地板模式。...
+// Specify floor/ceil mode+ optionalboolceil_mode =13[default=true];// 为pooling层添加参数,这样可以在net.prototxt文件中为pooling层设置该参数,注意后面需要给其设置一个ID,同时设置一个默认值。} 4、重新编译caffe 返回到caffe的根目录,使用make指令,即可。
转Pytorch框架下ResNet到caffe的时候遇到的问题:Pytorch中池化层默认的ceil mode是false,而caffe只实现了ceil mode= true...
🐛 Describe the bug When ceil_mode=True, output shape can potentially be negative, which is nonsensical. I think the calcuation of output shape for that case is wrong. This seems related to issue #88144 import torch m = torch.nn.MaxPool1d...
How to implement PyTorch's nn.MaxPool2d(2, 1, ceil_mode=True) in Burn? Since PaddingConfig::Same does not support asymmetric padding, how to resolve this? 1 Answered by laggui Jan 24, 2025 I'm afraid this is not currently supported, iirc ceil_mode might add padding to the right...