类型: int、tuple 或 None默认值: None描述: 决定窗口的步幅。如果为 None，则步幅将设置为 kernel_size。如果为一个整数，则步幅在高度和宽度方向上相同（例如，stride=2）。如果为元组，则应为 (sh, sw)，分别表示高度和宽度方向上的步幅（例如，(1, 2)）。padding 类型: int 或 tuple默认值: 0描述: ...
pytorchmaxpool2d用法 PyTorch是一个开源的基于Python的科学计算库,其中包含了丰富的机器学习算法,神经网络模块也是其中的重要组成部分。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...
nn.MaxPool2d()的kernel_size为tuple用法 https://blog.csdn.net/qq_40210472/article/details/87895626 回到顶部 1. nn.Conv2d nn.Conv2d输入信号的形式为(N, Cin, H, W), N表示batch size,Cin表示channel个数,H,W分别表示特征图的高和宽。 参数说明: stride(步长):控制cross-correlation的步长,可以...
`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, ...
本文是深度学习框架 pytorch 的API : torch.nn.MaxPool2d() 函数的用法。 本博客介绍了 torch.nn.MaxPool2d() 各个参数的含义和用法,学会使用 pytorch 创建 卷积神经网络。 参考:官方文档和其它博客。 第1章 关于1维MaxPool1d、2维MaxPool2d、3维MaxPool3d的说明 ...
在软件测试领域，测试自动化非常容易成为一个金块。考虑一个测试人员的情况，该测试人员进行了多次的手动...
用法 tf.nn.max_pool2d( input, ksize, strides, padding, data_format='NHWC', name=None) 參數 input由data_format指定格式的 4-DTensor。 ksize長度為1,2或4的ints的 int 或列表。輸入張量的每個維度的窗口大小。如果隻指定了一個整數,那麽我們對所有 4 個暗淡應用相同的窗口。如果提供了兩個,那麽我們...
本文简要介绍python语言中 torch.quantized_max_pool2d 的用法。用法:torch.quantized_max_pool2d(input, kernel_size, stride=[], padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)→ Tensor参数:input(Tensor) -量化张量kernel_size(list of int) -滑动窗口的大小...
本文搜集整理了关于python中tflearn max_pool_2d方法/函数的使用示例。 Namespace/Package: tflearn Method/Function: max_pool_2d 导入包: tflearn 每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。 示例1 def vgg16(input, num_class): x = tflearn.conv_2d(input, 64, 3, activation...
nn.MaxPool2d()的kernel_size为tuple用法 1. nn.Conv2d nn.Conv2d输入信号的形式为(N, Cin, H, W), N表示batch size,Cin表示channel个数,H,W分别表示特征图的高和宽。 参数说明: stride(步长):控制cross-correlation的步长,可以设为1个int型数或者一个(int, int)型的tuple。