减小卷积层参数误差造成估计均值的偏移的误差,更多的保留纹理信息。 MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False) 2.参数解释 kernel_size(int or tuple) - max pooling的窗口大小 stride(int or tuple, optional) - max pooling的窗口移动的步长。默认值是ker...
max_pool2d(input, self.kernel_size, self.stride, self.padding, self.dilation, self.ceil_mode, self.return_indices) 大致解释为:在由多个输入通道组成的输入信号上应用2D max池。 在最简单的情况下,具有输入大小的层的输出值:(N, C, H, W),输出:(N, C, H_{out}, W_{out}), kernel_size,...
maxpool_layer = nn.MaxPool2d((2, 2), stride=(2, 2)) # input:(i, o, size) weights:(o, i , h, w) img_pool = maxpool_layer(img_tensor) print("池化前尺寸:{}\n池化后尺寸:{}".format(img_tensor.shape, img_pool.shape)) img_pool = transform_invert(img_pool[0, 0:3, .....
而MaxPool2d是PyTorch中一种常用的池化操作,用于减小图像或特征图尺寸,并且能够保留重要的特征。 MaxPool2d的使用非常简单,我们只需要通过torch.nn.MaxPool2d类创建一个MaxPool2d的实例,并设置相应的参数即可。下面是对MaxPool2d的详细介绍: torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1,...
步骤4:对输入数据进行MaxPool2d操作 最后,我们对输入数据进行MaxPool2d操作。你可以使用以下代码进行操作: output=maxpool_layer(input_data)# 对输入数据进行MaxPool2d操作 1. 序列图示例 下面是一个序列图示例,展示了实现"pytorch MaxPool2d"的整个流程: ...
`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, ...
torch.nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size, return_indices=False) 1. output_size: 输出信号的尺寸,可以用(H,W)表示HW的输出。 return_indices: 如果设置为True,会返回输出的索引。 处理之后维度不变,后两个维度按output_size大小输出 看到一篇研究词向量和他对应的池化操作的论文,好像不错的样子,找时间康康: ...
PyTorch_MaxPool2d 2D最大池化 代码 import torch import torch.nn as nn input = torch.randn(1, 3, 224, 224) maxpooling2d = nn.MaxPool2d(3, 2) output = maxpooling2d(input) print(output.size()) torch.Size([1, 3, 111, 111])
torch.nn.MaxPool2d 是 PyTorch 中的二维最大池化层，用于神经网络中的最大池化操作，减少特征图尺寸，提取关键特征。常用语法如下：参数包括：kernel_size: 表示池化核大小，整数或 (h, w) 元组，分别表示高度和宽度。stride: 步幅，用于控制每次滑动距离，缺省为 kernel_size 或 None。padding: 填充...
简介:Pytorch中最大池化层Maxpool的作用说明及实例使用(附代码) 1. 池化的功能 先通过与卷积的相同点及不同点说明池化的功能。 池化与卷积的共同点:池化操作也是原图像矩阵(或特征图矩阵)与一个固定形状的窗口(核、或者叫算子)进行计算,并输出特征图的一种计算方式; ...