RuntimeError: max_pool1d() invalid computed output size: 0 这个错误通常发生在使用一维最大池化(max_pool1d)操作时,输出尺寸计算结果为0。这通常是由于输入数据的尺寸、池化核大小(kernel_size)、步长(stride)以及填充(padding)参数配置不当导致的。下面我将根据提示逐步分析并给出解决方案。 1. 分析错误消息...
对于虹膜数据集执行2D要素的MaxPool1D操作,可以通过以下方式理解和回答: 概念:MaxPool1D是一种池化操作,用于减少数据的维度和提取主要特征。它通过将输入数据的每个窗口中的最大值作为输出,从而减少了数据的大小和复杂性。 分类:MaxPool1D属于深度学习领域中的卷积神经网络(CNN)操作。它主要应用于处理二维图像数据...
torch.nn.MaxPool1d处理维度为3,[d1,d2,d3]处理d3维度pool'''input_ori= torch.rand(1, 128, 20, 90)#64,18,44 kernel_size=(1, 3, 3), stride=(2, 1, 2)model1 = torch.nn.MaxPool3d(kernel_size=(1, 3, 3), stride=( 4, 3, 2), padding=(0, 0, 0)) model2= MaxPool3d...
# 需要导入模块: from torch.nn import functional [as 别名]# 或者: from torch.nn.functional importmax_pool1d[as 别名]defupdate_coatt_cat_maxpool(self, query_embed, in_memory_embed, out_memory_embed, query_att, atten_mask=None, ctx_mask=None, query_mask=None):attention = torch.bmm(quer...
paddle.nn. MaxPool1D ( kernel_size, stride=None, padding=0, return_mask=False, ceil_mode=False, name=None ) [源代码] ¶ 该算子根据输入 x , kernel_size 等参数对一个输入Tensor计算1D的最大值池化。输入和输出都是3-D Tensor, 默认是以 NCL 格式表示的,其中 N 是batch size, C 是通道数...
应用了max_pool1d 的量化张量。返回类型:Tensor 在由多个输入平面组成的输入量化张量上应用 1D 最大池化。 例子: >>> qx = torch.quantize_per_tensor(torch.rand(2, 2), 1.5, 3, torch.quint8) >>> torch.quantized_max_pool1d(qx, [2]) tensor([[0.0000], [1.5000]], size=(2, 1), dtype=...
PyTorch中的maxpool1d函数是一种用于处理一维数据的池化操作。池化操作是深度学习中常用的一种操作,用于减少特征图的尺寸,并提取出主要特征。 池化操作通常包括两种类型:最大池化和平均池化。在这里,我们重点介绍最大池化操作,即maxpool1d。 maxpool1d函数的参数包括输入张量和池化核大小。输入张量是一维的,它可以是一...
MaxPooling1D是一种在1D卷积神经网络中常用的池化技术。池化层的作用是减少数据的维度,同时保留最重要的特征。 在MaxPooling1D中,pool_size参数决定了池化窗口的大小。当pool_size=2时,池化窗口会在1D输入张量的时间维度上滑动,每次取窗口内的最大值作为输出的一部分。 具体来说,假设输入张量的大小为T,经过Max...
max_pool1d(i, i.size(2)).squeeze(2) for i in x] # [(N, Co), ...]*len(Ks) x = torch.cat(x, 1) ''' x1 = self.conv_and_pool(x,self.conv13) #(N,Co) x2 = self.conv_and_pool(x,self.conv14) #(N,Co) x3 = self.conv_and_pool(x,self.conv15) #(N,Co) x =...
示例2: pool ▲點讚 5▼ # 需要導入模塊: from torch.nn import functional [as 別名]# 或者: from torch.nn.functional importadaptive_max_pool1d[as 別名]defpool(self, input):returnF.adaptive_max_pool1d(input,1) 開發者ID:johnolafenwa,項目名稱:TorchFusion,代碼行數:4,代碼來源:layers.py ...