“RuntimeError:max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0” 原因分析 出现该问题的可能原因如下: pytorch1.4引擎与之前pytorch1.3版本兼容性问题。 处理方法 在images之后添加contigous。 images = images.cuda() pred = model(images.permute(0, 3, 1, 2).contigous()) 将版本回退...
这个错误是因为在代码中使用了未定义的名称“max_pool2D”。可能是由于以下几个原因导致的: 拼写错误:请检查代码中是否正确拼写了“max_pool2D”。Python是区分大小写的,所以确保大小写匹配。 导入错误:如果“max_pool2D”是某个库或模块中的函数或类,那么可能是没有正确导入该库或模块。请确保在代码中正确...
MaxPool2D是一种常用的池化操作，它主要用于降低数据维度和提取图像特征。本文将从定义、计算公式的推导以及应用举例等方面进行详细阐述，并最后进行总结。 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种广泛应用于图像识别和处理的深度学习模型。池化（Pooling）操作是CNN中经常使用的一种操作，它负责对输入...
Maxpool2d的计算公式如下: -输入:一张mxn的特征图 -池化核大小:kxk - 步长(stride):s - 补零(padding):p 输出的特征图大小计算公式如下: output_size = ((m - k + 2p)/s) + 1 output_width = ((n - k + 2p)/s) + 1 其中,m和n分别是输入特征图的高度和宽度。 池化核(kernel)指的是在进...
tf.nn.max_pool2d( input, ksize, strides, padding, data_format='NHWC', name=None) 参数 input由data_format指定格式的 4-DTensor。 ksize长度为1,2或4的ints的 int 或列表。输入张量的每个维度的窗口大小。如果只指定了一个整数,那么我们对所有 4 个暗淡应用相同的窗口。如果提供了两个,那么我们将它们...
slim.max_pool2d() def max_pool2d(inputs, kernel_size, stride=2, padding='VALID', data_format=DATA_FORMAT_NHWC, outputs_collections=None, scope=None): if data_format not in (DATA_FORMAT_NCHW, DATA_FORMAT_NHWC): raise ValueError('data_format has to be either NCHW or NHWC.')...
有时候遇到不支持maxpool3d的硬件或算子时候,可将其改成maxpool2d加上maxpool1d组合方式表示,经验证与maxpool3d结果完全一致,其实现细节如下: 代码: importtorchclassMaxPool3d_modify(torch.nn.Module):def__init__(self, kernel_size=(2, 2, 2), stride=(2, 2, 2), padding=(0, 0, 0)): ...
torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 2D2D最大池化。 参数: kernel_size:最大池化的窗口大小,可以是单个值,也可以是tupletuple元组。 stride:步长,可以是单个值,也可以是tupletuple元组。
通过应用Maxpool2d操作,输入特征图的大小将缩小为: 输出特征图的宽度= (W - K + 2P) / S + 1 输出特征图的高度= (H - K + 2P) / S + 1 在每个区域内,最大池化操作计算公式为: 输出特征图中的每个元素=输入特征图区域内的最大值 通过使用Maxpool2d操作,我们可以在不丧失重要信息的前提下减小特征...
paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size,stride=None,padding=0,ceil_mode=False,return_mask=False,data_format='NCHW',name=None)[源代码]¶ 该接口用于构建MaxPool2D类的一个可调用对象,其将构建一个二维平均池化层,根据输入参数kernel_size,stride,padding等参数对输入做最大池化操作。