m = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) #输入张量(batch_size, channels, height, width) input = torch.randn(1, 1, 4, 4) #应用MaxPooling output = m(input) ``` 在上面的代码中,我们首先导入了`torch.nn`模块。然后,我们定义了一个`nn.MaxPool2d`对象,参数`kernel_size=2`和`stride=...
bug描述 Describe the Bug input_tensor = paddle.randn([1000, 16, 1, 2]) pool = nn.MaxPool2D(kernel_size=[2, 2], stride=[2, 2], padding=[0, 0], ceil_mode=False) output_tensor = pool(input_tensor) print("Output shape:", output_tensor.shape) O...
torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 参数说明: kernel_size 表示池化核的大小,可以是一个整数表示正方形核,或者是一个元组(h, w) 表示不同的高度和宽度。 stride 表示步幅(即每次滑动的距离),默认为 kernel_size,如果设置为 None...
inputs:一个形状' [batch_size, height, width, channels] '的4-D张量,如果' data_format '是' NHWC ',那么' [batch_size, channels, height, width] '如果' data_format '是' NCHW '。 kernel_size:计算op的池内核的长度2:[kernel_height, kernel_width]的列表。如果两个值相同,则可以是int。 str...
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`...
# def max_pool2d(inputs, # kernel_size, # stride=2, # padding='VALID', # data_format=DATA_FORMAT_NHWC, # outputs_collectio...
pytorch池化maxpool2D注意事项,注意:在搭建网络的时候用carpool2D的时候,让高度和宽度方向不同池化时,用如下:nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=(2,1),padding=(0,1))千万不要用:nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=(2,1),padding=(0,0)),这样在用交叉熵做损失函数
size=5 [route] layers=-2 [maxpool] stride=1 size=9 [route] layers=-4 [maxpool] stride=1 size=13 [route] layers=-1,-3,-5,-6 ### End SPP ### 这里的SPP相当于是原来的SPPNet的变体,通过使用多个kernel size的maxpool,最终将所有feature map进行concate,得到新的特征组合。
importtorchimporttorch.nnasnn# 仅定义一个 3x3 的池化层窗口m = nn.MaxPool2d(kernel_size=(3,3), stride=(2,2))# 定义输入# 四个参数分别表示 (batch_size, C_in, H_in, W_in)# 分别对应,批处理大小,输入通道数,图像高度(像素),图像宽度(像素)# 为了简化表示,我们只模拟单张图片输入,单通道图...
(maxpool): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False) 也就是kernel为3 stride 2 padding 1 dilation =1 ceil_mode = False 从下图中可以看出他的输入 resnet50网络 输入的图片为 1920*1080 大小 经过第一层卷积为 ...