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kernel_size padding(int or tuple, optional) - 输入的每一条边补...
maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) #对输入张量进行池化操作 output_tensor = maxpool(input_tensor) ``` 在上面的代码中,首先定义了一个3通道、高32、宽32的输入张量`input_tensor`,然后使用`nn.MaxPool2d`函数定义了一个2x2的池化核和2x2的步长。最后,使用`maxpool`对`input_tensor`...
nn.maxpool2d函数`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(...
#def max_pool2d(inputs,#kernel_size,#stride=2,#padding='VALID',#data_format=DATA_FORMAT_NHWC,#outputs_collections=None,#scope=None):#"VALID"模式下#输出图像大小 out_height = round((in_height - floor(filter_height / 2) * 2) / strides_height) floor表示下取整 round表示四舍五入input= ...
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: ...
tf.nn.conv2d函数和tf.nn.max_pool函数介绍 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 介绍参数: input:指卷积需要输入的参数,具有这样的shape[batch, in_height, in_width, in_channels],分别是[batch张图片, 每张图片高度为in_height, 每张图片宽度为in_...
百度试题 结果1 题目在PyTorch中,哪个函数或类用于定义最大池化层?() A. nn.AdaptiveMaxPool2d B. nn.AvgPool2d C. nn.MaxPoolld D. nn.MaxPool2d 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
在下文中一共展示了max_pool_2d函数的15个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: alexnet ▲点赞 6▼ defalexnet():X, Y = oxflower17.load_data(one_hot=True, resize_pics=(227,227))# Building '...
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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 defvgg16(input,num_class):x=tflearn.conv_2d(input,64,3,activation='relu',scope='...