具体来说,假设输入张量的大小为T,经过MaxPooling1D后,输出的张量大小为T/2(如果T是偶数,否则为T/2向下取整)。这是因为池化窗口在输入张量的时间维度上每次移动半个窗口大小,所以输出的张量大小会是输入的一半。 例如,如果输入张量的大小为8,经过MaxPooling1D后,输出的张量大小为4。这是因为池化窗口在输入张量的时...
max_pool1d()要求输入数据是一个三维张量,其形状通常为(N, C, L),其中N是批次大小,C是通道数,L是序列长度。确保输入数据的这三个维度都是正数,特别是序列长度L,它应该大于或等于kernel_size减去2 * padding。 检查是否存在导致输出尺寸为0的特定输入情况: 如果L(序列长度)非常短,比如小于kernel_size - 2 ...
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,它可以是一个时间序列、一个信号或者其他一维数据。池化核大小是指池化窗口的大小,它决定了池化操作的尺寸。 当进行maxpool1d操作时,输入张量会被划分为不重叠的池化窗口。然后,在每个窗口中,maxpool1d函数会选择窗口中的最大值作为输出值。这样,池化...
Bert encoder Bert的输出 词向量的维度 自适应最大池化 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...
上面一篇文章中，我介绍了一篇利用RNN via Attention解决有毒评论文本分类问题。然而，在工业生产中，RNN...
MaxUnpool1d将MaxPool1d的输出(包括最大值的索引)作为输入,并计算部分逆,其中所有非最大值都设置为零。 注意 MaxPool1d可以将多个输入大小映射到相同的输出大小。因此,反演过程可能会变得模棱两可。为了适应这种情况,您可以在转发调用中提供所需的输出大小作为附加参数output_size。请参阅下面的输入和示例。
output (Tensor): 默认形状为(批大小,通道数,输出特征长度),即NCL格式的3-D Tensor。 其数据类型与输入x相同。返回¶ 计算MaxPool1D的可调用对象代码示例¶ import paddle import paddle.nn as nn data = paddle.uniform(shape=[1, 2, 32], dtype='float32', min=-1, max=1) MaxPool1D = nn.lay...
在一维情况下,Max pooling采用固定大小的窗口(pool_size)在输入数据上滑动,窗口中的最大值被选作下采样之后的输出值。 Max pooling的原理可以分为以下几个步骤: 1.输入数据:首先,我们需要有一个一维输入数据,可以是一个数组或是一个序列。 2.定义窗口大小:我们需要定义池化窗口的大小,一般情况下,窗口的大小是一...
在最简单的情况下,输入大小为和输出的层的输出值可以精确地说明为: 如果padding不为零,则输入在两侧隐式填充为padding点数的负无穷大。dilation是滑动窗口内元素之间的步幅。这个link对池化参数有很好的可视化效果。 注意 当ceil_mode=True 时,如果滑动窗口在左侧填充或输入内开始,则允许滑动窗口越界。将在右侧填充区域...