nn.MaxPool2d中ceil_mode和padding的区别如下：ceil_mode：功能：控制池化窗口在超出输入数据边界时的行为。默认行为：默认情况下，ceil_mode为False，意味着当窗口超出边界时会直接舍弃。开启效果：如果设置ceil_mode为True，窗口可以超出边界但不超过一半，这相当于在边缘处做了半步的“虚拟填充”，允许输...
nn.MaxPool2d在处理池化操作时，有两个关键参数：ceil_mode和padding，它们在处理边界时有所不同。默认情况下，ceil_mode为False，意味着窗口超出边界时会直接舍弃。如果设置ceil_mode为True，窗口可以超出但不超过一半，这相当于在边缘处做了半步的填充。而padding则是直接在输入数据周围添加指定数量的像...
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...
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)#...
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....
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 ...
- `ceil_mode`:是否采用向上取整的方式计算输出大小。如果为`True`,则计算输出大小时采用向上取整的方式。如果为`False`,则采用向下取整的方式。默认为`False`。 下面是一个使用`nn.MaxPool2d`函数的例子: ```python import torch.nn as nn #定义一个输入为3通道,高为32,宽为32的张量 input_tensor = torc...
使用nn.Conv2d()和nn.MaxPool2d()调整输出的技巧 前提是没有使用dilation,牢记以下公式: 1.如果想保持张量大小不变,则:kenel_size=3(奇数),stride_size=1,pad_size=1((kenel_size-1)/2) 2.如果想让张量大小按倍数减小,则在1的其他参数设置下,改变stride_size即可...
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...
How to implement PyTorch's nn.MaxPool2d(2, 1, ceil_mode=True) in Burn? Since PaddingConfig::Same does not support asymmetric padding, how to resolve this? 1 Answered by laggui Jan 24, 2025 I'm afraid this is not currently supported, iirc ceil_mode might add padding to the right...