默认ceil_mode 是向下取整,也就是说,只要滑动窗口,滑出界时,直接放弃。 如果设置 ceil_mode 为True,那么滑动窗口可以滑出界,但是不超过滑动窗口的一半,就好像直接好像在后边padding了一样。 而使用padding,则和此前一样,直接在周围padding数字,那么就是按照正常的方式滑动。 一般我们使用nn.MaxPool2d最大池化来降...
利用ceil_mode参数向上取整: importtorchimporttorch.nnasnn# 仅定义一个 3x3 的池化层窗口m = nn.MaxPool2d(kernel_size=(3,3), stride=(2,2), ceil_mode=True)# 定义输入# 四个参数分别表示 (batch_size, C_in, H_in, W_in)# 分别对应,批处理大小,输入通道数,图像高度(像素),图像宽度(像素)#...
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, ceil_mode=False) 如下是MaxPool2d的解释: class MaxPool2d(_MaxPoolNd): r"""Applies a 2D max pooling over an input signal composed ...
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...
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 3.具体代码 >>># pool of square window of size=3, stride=2>>>m = nn.MaxPool2d(3, stride=2)>>># pool of non-square window>>>m = nn.MaxPool2d((3,2), stride=(2,1))>>>input= autograd....
torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False) 1. 参数的使用说明: kernel_size: 最大池化的窗口大小 stride: 最大池化窗口移动的大小,默认值为kernel_size padding: 输入信号中每一边补充0的层数
ceil_mode 是一个布尔值,当为 True 时,在进行下采样时使用向上取整来计算输出形状,当为 False 时使用向下取整(默认)。 在使用torch.nn.MaxPool2d时,你需要将其作为神经网络中的层来使用。以下是一个简单的示例: import torch import torch.nn as nn ...
SimpleCNN( (layer1): Sequential( (conv1): Conv2d(3, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (relu1): ReLU(inplace=True) (pool1): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) ) (layer2): Sequential( (conv2): Conv2d(32...
(1)nn.MaxPool2d 功能:对二维信号(图像)进行最大值池化 主要参数: kernel_size:卷积核尺寸 stride:步长 padding:填充个数 dilation:池化间隔大小 ceil_mode:尺寸向上取整,默认为False return_indices:记录池化像素索引 注意:stride一般设置的与窗口大小一致,以避免重叠 ...
我们可以看到 Conv2d 下面的_parameters存放着权重参数,这里的 weight 的形状是 [1, 3, 3, 3], 这个应该怎么理解呢?首先 1 代表着卷积核的个数,第 1 个 3 表示的输入通道数,后面两个 3 是二维卷积核的尺寸。那么这里有人可能会有疑问,我们这里是3维的卷积核啊,怎么实现的二维卷积呢?下面再通过一个示意...