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TrueTrue,用向上取整的方法,计算输出形状,默认向下取整。 参数详解: 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...
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...
dilation(int or tuple, optional):一个控制窗口中元素步幅的参数 return_indices :如果等于True,会返回输出最大值的序号,对于上采样操作会有帮助 ceil_mode :如果等于True,计算输出信号大小的时候,会使用向上取整,代替默认的向下取整的 Shape: - Input: :math:`(N, C, H_{in}, W_{in})` - Output: :m...
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: ...
卷积操作中 pool层是比较重要的,是提取重要信息的操作,可以去掉不重要的信息,减少计算开销。 classtorch.nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False) 如果padding不是0,会在输入的每一边添加相应数目0 比如padding=1,则在每一边分别补0. ...
return_indices - 如果等于True,会返回输出最大值的序号,对于上采样操作会有帮助 ceil_mode - 如果等于True,计算输出信号大小的时候,会使用向上取整,代替默认的向下取整的操作卷积操作中 pool层是比较重要的,是提取重要信息的操作,可以去掉不重要的信息,减少计算开销。
nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) ``` - `kernel_size`:池化核的大小。可以是一个整数,表示长和宽相等,也可以是一个元组,表示长和宽分别是多少。 - `stride`:步长,表示池化核在每个维度的步长。可以是一个整数,表示长和宽相等,也...
return_indices: 是否返回最大值位置索引，缺省为 False。ceil_mode: 在下采样时使用向上取整计算输出形状，缺省为 False。使用torch.nn.MaxPool2d 时，需将其作为神经网络层。示例代码如下：创建 2x2 最大池化层，对 4x4 输入图像进行池化，输出特征图为 [1, 1, 2, 2]，批次大小 1，通道数 1...
注:一般不会去设置return_indices和ceil_mode参数import torch.nn as nn class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() layer1 = nn.Sequential() # 把一个三通道的照片RGB三个使用32组卷积核卷积,每组三个卷积核,组内卷积后相加得出32组输出 layer1.add_...
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) ...