raise ValueError('data_format has to be either NCHW or NHWC.') with ops.name_scope(scope, 'MaxPool2D', [inputs]) as sc: inputs = ops.convert_to_tensor(inputs) df = ('channels_first' if data_format and data_format.startswith('NC') else 'channels_last') layer = pooling_layers....
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=16,kernel_size=5,stride=1) # 池化层1:采用最大池化,区域集大小=2*2.池化步长=2 self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) # 卷积层2 self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16,out_channels=32,kernel_size=5,stride=1) # 池...
`nn.MaxPool2d`是PyTorch中用于二维最大池化的模块。最大池化是一种在卷积神经网络中常用的下采样技术,可以有效地减少计算复杂度。 `nn.MaxPool2d`的基本用法如下: ```python import torch.nn as nn #定义一个2D MaxPooling层 m = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) #输入张量(batch_size, ...
(10, 20, kernel_size=5) self.conv2_drop = nn.Dropout2d() self.fc1 = nn.Linear(320, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) def forward(self, x): x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2_drop(self.conv2(x)), 2)) x = x....
self._pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=1) self._fc1 = torch.nn.Linear(6 * 25 * 25, 120) # 假设输入图像为 28x28,通过卷积和池化后尺寸变为 25x25 self._fc2 = nn.Linear(120, out_features=84) self._fc3 = Linear(in_features=84, out_features=num_classes) def forward(...
self.maxpool2=nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2,dilation=2) self.fc=nn.Linear(128*6*6*4,10)#假设输入数据是RGB图像,大小为[6,6,4],输出为10类别的分类结果 defforward(self,x): x=self.conv1(x) x=self.maxpool1(x)#使用2x2的窗口进行下采样,并使用0填充边缘 x=self.conv2(x) x=...
maxPooling2dLayer是MATLAB中用于创建二维最大池化层(2D Max Pooling Layer)的函数。最大池化层是深度学习中常用的一种下采样技术,它通过选取输入特征图中的局部区域的最大值来实现数据的降维和特征提取。 2. 描述MATLAB中maxPooling2dLayer的基本用法 在MATLAB中,maxPooling2dLayer函数用于定义一个最大池化层,其基本...
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ) # 第三段卷积层 self.conv3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=2...
[1, 64, 16, 16] 9,408 BatchNorm2D-1 [[1, 64, 16, 16]] [1, 64, 16, 16] 256 ReLU-1 [[1, 64, 16, 16]] [1, 64, 16, 16] 0 MaxPool2D-1 [[1, 64, 16, 16]] [1, 64, 8, 8] 0 Conv2D-3 [[1, 64, 8, 8]] [1, 64, 8, 8] 4,096 BatchNorm2D-3 [[1...
max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似,()仍然是[batch,height,width,channels]这种形式。 A.valueB.shapeC.stridesD.padding 点击查看答案手机看题 单项选择题 在深度学习中的目标检测中会检测出多个目标框,后期需要通过非极大值抑制去除得分低并且iou()阈值的目标框。 A.小于B.大于C.等于...