classtorch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) AI代码助手复制代码 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。 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大小的输出 # targe...
参数: output_size: 输出shape,可以是(Hout,Wout),也可以是一个单独的Hout,代表输出shape是(Hout, Hout);甚至可以为None,代表输出与输入同shape return_indices:如果为True,将返回索引以及输出。有用于传递给 nn.MaxUnpool2d。默认为False。 例子: # target output size of 5x7 m = nn.AdaptiveMaxPool2d((...
input = autograd.Variable(torch.randn(1, 64, 8)) output = m(input) 自适应池化(AdaptiveAvgPool2d): class torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) 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。 参数: output_size: 输...
x = self.avgpool(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x def resnet18(pretrained=False, **kwargs): #**允许你将不定长度的键值对作为参数传递给一个函数。如果你想要在一个函数里处理带名字的参数,你应该使用**kwargs """Constructs a ResNet-18 model. Args: pretrained...
scale = F.adaptive_avg_pool2d(x, output_size=(1, 1)) scale = self.fc1(scale) scale = F.relu(scale, inplace=True) scale = self.fc2(scale) # 此处的scale就是第二个FC层输出的数据 scale = F.hardsigmoid(scale, inplace=True) ...
(dim,2*dim,4,2,1,norm=norm,activation=activ,pad_type=pad_type)]dim*=2foriinrange(downs-2):self.model+=[Conv2dBlock(dim,dim,4,2,1,norm=norm,activation=activ,pad_type=pad_type)]self.model+=[nn.AdaptiveAvgPool2d(1)]self.model+=[nn.Conv2d(dim,latent_dim,1,1,0)]self.model=...
int pool = 0; if (op == "adaptive_avg_pool2d") { pool = 1; } int adaptive_pooling = 1; const onnx::TensorProto& out_shape_tp = weights[node.input(1)]; std::vector<int> out_shape = get_node_attr_from_input_ai(out_shape_tp); fprintf(pp, " 0=%d", pool); fprintf(pp,...
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) # 1控制的是输出的size # feature channel downscale and upscale --> channel weight self.conv_du = nn.Sequential( nn.Conv2d(channel, channel // reduction, 1, padding=0, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(channel // reduction, channe...
内容编码器由几个 2D 卷积层组成,后跟几个ResBlock。它将输入内容图像 x 映射到内容潜码z_x,其代表空间特征映射。 classContentEncoder(nn.Module):def__init__(self,downs,n_res,input_dim,dim,norm,activ,pad_type):super(ContentEncoder,self).__init__()self.model=[]self.model+=[Conv2dBlock(input...
[1, 2048, 1, 1] 0 AdaptiveAvgPool2D-1 [[1, 2048, 1, 1]] [1, 2048, 1, 1] 0 Linear-1 [[1, 2048]] [1, 100] 204,900 === Total params: 58,500,132 Trainable params: 58,197,284 Non-trainable params: 302,848 ---