函数语言格式: nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) 2.参数解释 output_size:指定输出固定尺寸 3.具体代码 import torch import torch.nnas nn m = nn.AdaptiveAvgPool2d((5,1)) m1 = nn.AdaptiveAvgPool2d((None,5)) m2 = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)input= torch.randn(2,64,8,9) output =m(input)...
ceil_mode=False, count_include_pad=False, divisor_override=2(将计算平均池化时的除数指定为2) avgpool3 = nn.AvgPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, ceil_mode=False, count_include_pad=False, divisor_override=2) y3 = avgpool3(x1)print(y3)# 打印结果''' tensor([[[ 6., 8.],...
nn.AvgPool2d() torch.nn.AvgPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=None) 这个函数的功能是进行 2 维的平均池化,主要参数如下: kernel_size:池化核尺寸 stride:步长,通常与 kernel_size 一致 padding:填充宽度,主要是为了调整输出的特征图...
输入大小是b×c×h×w经过avg_pool后变成了b×c×1×1。 还有用到的地方是在网络的Block后面,例如ResNet: self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) 输出的结果为: nn.AvgPool2d 功能:在由多个平面组成的输入信号上应用2D平均池化操作。 重要参数: ★ kernel_size:池化核的尺寸大小 stride:窗口的...
【摘要】 @[toc] nn.AdaptiveAvgPool2d功能:该函数与二维平均池化运算类似,区别主要体现在自适应上,对于任何输入大小,输出大小均为指定的H×W大小。nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)output_size:指定的输出大小,可以是元组(H,W),或者是单个的数,如果是单个的数,则表示输出的高和宽尺寸一样,output_size大小可...
[ 0.0243, -0.2986]]]) >>>0.6574+1.5219+2.7337-0.15614.7569>>>4.7569/41.189225>>> 看完了这篇文章,相信你对“pytorch中torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数怎么用”有了一定的了解,如果想了解更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道,感谢各位的阅读!
该函数的实现原理,大概是通过输入图像的尺寸和要得到的输出图像的尺寸来反向推算池化算子的padding,stride等参数。 nn.AdaptiveMaxPool3d:三维自适应最大池化。 nn.AdaptiveAvgPool1d:一维自适应平均池化。 nn.AdaptiveAvgPool2d:二维自适应平均池化。无论输入的维度如何变化,输出的维度是固定的。
一、函数列表 主要用来搭建神经网络。 all_candidate_sampler(): 生成所有类的集合。 atrous_conv2d(): 无源卷积(又称孔卷积或膨胀卷积)。 atrous_conv2d_transpose(): atrous_conv2d的转置。 avg_pool(): 对输入执行平均池操作。 avg_pool1d(): 对输入执行平均池操作。
nn.AdaptiveAvgPool2d与AdaptiveMaxPool2d 关于PyTorch含有的自适应池化Adaptive Pooling池化层 学习目标:自适应池化层 疑惑:在设计神经网络模型的时候,往往需要将特征图与分类对应上,即需要卷积层到全连接层的过渡。但在这个过渡期,不知道首个全连接层的初始化输入设置为多少?...
输入张量的秩为N+2，形状为batch_size + input_spatial_shape + num_channels，如果data_format不以"...