Pytorch学习笔记(四):nn.MaxPool2d()函数详解 1.函数语法格式和作用 作用: 对邻域内特征点取最大 减小卷积层参数误差造成估计均值的偏移的误差,更多的保留纹理信息。 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) - ...
2 年前· 来自专栏 1. DL+CV+PyTorch相关概念 未来达摩大师 哈尔滨工业大学,控制科学与工程博士在读(CV方向)关注本篇博文将详细介绍torch.nn.MaxPool2d函数的各个参数组成,希望能有助于大家深入了解池化层: class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False,...
“RuntimeError:max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0” 原因分析 出现该问题的可能原因如下: pytorch1.4引擎与之前pytorch1.3版本兼容性问题。 处理方法 在images之后添加contigous。 images = images.cuda() pred = model(images.permute(0, 3, 1, 2).contigous()) 将版本回退...
而MaxPool2d是PyTorch中一种常用的池化操作,用于减小图像或特征图尺寸,并且能够保留重要的特征。 MaxPool2d的使用非常简单,我们只需要通过torch.nn.MaxPool2d类创建一个MaxPool2d的实例,并设置相应的参数即可。下面是对MaxPool2d的详细介绍: torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1,...
torch.nn.MaxPool2d是 PyTorch 中的一个二维最大池化层。它用于在神经网络中执行最大池化操作,以减少特征图的空间尺寸并提取出主要特征。 torch.nn.MaxPool2d的常用语法如下: torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) ...
首先,我们需要导入PyTorch库。你可以使用以下代码导入PyTorch库: importtorchimporttorch.nnasnn 1. 2. 步骤2:定义输入数据 接下来,我们需要定义输入数据。你可以使用以下代码创建一个输入张量: input_data=torch.randn(1,1,5,5)# 创建一个大小为(1, 1, 5, 5)的随机张量 ...
理解您遇到的错误 "RuntimeError: 'max_pool2d' not implemented for 'long'",这通常意味着在使用 PyTorch 的 max_pool2d 函数时,输入张量的数据类型是 long,而该函数不支持这种数据类型。下面我会逐步解释并给出解决方案: 1. 理解错误含义 max_pool2d 是PyTorch 中用于进行二维最大池化的函数。 错误信息表明...
`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(batch_size, ...
pytorch函数AdaptiveMaxPool2d 目录 自适应最大池化 应用 常用词向量 CBOW模型 Skip-gram模型 Bert Bert的输入 Bert的预训练过程 Bert的encoder Transformer Encoder 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)...
PyTorch_MaxPool2d 2D最大池化 代码 import torch import torch.nn as nn input = torch.randn(1, 3, 224, 224) maxpooling2d = nn.MaxPool2d(3, 2) output = maxpooling2d(input) print(output.size()) torch.Size([1, 3, 111, 111])