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) - max poo
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`...
nn.maxpool2d函数`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(...
#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= ...
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: ...
tf.nn.conv2d函数和tf.nn.max_pool函数介绍 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 介绍参数: input:指卷积需要输入的参数,具有这样的shape[batch, in_height, in_width, in_channels],分别是[batch张图片, 每张图片高度为in_height, 每张图片宽度为in_...
TensorFlow基础笔记（11）max_pool2D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...
MaxPooling2D有什么区别？MaxPool2D是tf1里的，MaxPooling2D是tf2的，没什么区别，tf的函数管理比较乱 ...
本文搜集整理了关于python中tflearn max_pool_2d方法/函数的使用示例。Namespace/Package: tflearnMethod/Function: max_pool_2d导入包: tflearn每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。示例1def vgg16(input, num_class): x = tflearn.conv_2d(input, 64, 3, activation='relu',...
TensorFlow基础笔记(11) max_pool2D函数 2017-11-27 17:19 −... Maddock 0 8806 Max Tree 2019-12-21 15:59 −Description Given an integer array with no duplicates. A max tree building on this array is defined as follow: The root is the maximum number in ... ...