然后,我们定义了一个`nn.MaxPool2d`对象,参数`kernel_size=2`和`stride=2`分别指定了池化操作的窗口大小和步长。接着,我们创建了一个输入张量,并使用`m`对象对其进行了最大池化操作。 `nn.MaxPool2d`的参数可以包括: * `kernel_size`:池化操作的窗口大小。可以是一个单独的数字,也可以是一个二元组。例如,...
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...
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...
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...
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`...
kernel_size:表示做最大池化的窗口大小,可以是单个值,也可以是tuple元组 stride:步长,可以是单个值,也可以是tuple元组 padding:填充,可以是单个值,也可以是tuple元组 dilation:控制窗口中元素步幅 return_indices:布尔类型,返回最大值位置索引 ceil_mode:布尔类型,为True,用向上取整的方法,计算输出形状;默认是向下取整...
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
#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= ...
(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 ...
- Kernel size(核大小):K - Stride(步长):S - Padding(填充):P 通过应用Maxpool2d操作,输入特征图的大小将缩小为: 输出特征图的宽度= (W - K + 2P) / S + 1 输出特征图的高度= (H - K + 2P) / S + 1 在每个区域内,最大池化操作计算公式为: 输出特征图中的每个元素=输入特征图区域内的最...