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...
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的时候,有时候会出现loss为nan的情况,检查的时候发现,某些样本的提取出来的feature全为nan。
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=...
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...
max_pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) #对输入特征图进行池化操作 output_features = max_pool(input_features) 在这个示例中,首先通过torch.randn函数创建了一个大小为(1, 1, 28, 28)的输入特征图,然后使用nn.MaxPool2d创建了一个池化层的实例,指定了窗口大小为2×2,并且采用默认的步长大小...
kernel_size: 这里的kernel_size跟卷积核不是一个东西。kernel_size可以看做是一个滑动窗口,这个窗口的大小由自己指定,如果输入是单个值,例如33,那么窗口的大小就是3×33×3,还可以输入元组,例如(3,2)(3,2),那么窗口大小就是3×23×2。 最大池化的方法就是取这个窗口覆盖元素中的最大值。
maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 输入数据(假设为批次大小为1,通道数为1的4x4图像) input_data = torch.tensor([[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]]], dtype=torch.float32) # ...
max_pool2d(input, self.kernel_size, self.stride, self.padding, self.dilation, self.ceil_mode, self.return_indices) 大致解释为:在由多个输入通道组成的输入信号上应用2D max池。 在最简单的情况下,具有输入大小的层的输出值:(N, C, H, W),输出:(N, C, H_{out}, W_{out}), kernel_size,...
kernel_size(int or tuple): max pooling的窗口大小,可以为tuple,在nlp中tuple用更多,(n, 1) (n, m): height/n, width/m 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): 输入的每一条边补充0的层数 ...
(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 ...