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)# 为了简化表示,我们只模拟单张...
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`...
kernel_size、stride、padding在卷积层部分定义和这里一样 举个例子,构建一个卷积核大小为2x2,步长为2的pool1层,并且加入到forward中: classtestNet(nn.Module):def__init__(self, num_classes=10):super(testNet, self).__init__()#定义自己的网络self.conv1 = nn.Conv2d(3,64,kernel_size=3,padding=...
torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 参数说明: kernel_size 表示池化核的大小,可以是一个整数表示正方形核,或者是一个元组 (h, w) 表示不同的高度和宽度。 stride 表示步幅(即每次滑动的距离),默认为 kernel_size,如果设置为 No...
`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(batch_size, ...
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 ...
(maxpool): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False) 也就是kernel为3 stride 2 padding 1 dilation =1 ceil_mode = False 从下图中可以看出他的输入 resnet50网络 输入的图片为 1920*1080 大小 经过第一层卷积为 ...
torch.nn.MaxPool2d 是 PyTorch 中的二维最大池化层，用于神经网络中的最大池化操作，减少特征图尺寸，提取关键特征。常用语法如下：参数包括：kernel_size: 表示池化核大小，整数或 (h, w) 元组，分别表示高度和宽度。stride: 步幅，用于控制每次滑动距离，缺省为 kernel_size 或 None。padding: 填充...
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 ...
而padding则是直接在输入数据周围添加指定数量的像素。通常，池化操作用来降低图像分辨率，如设置stride为2，kernel_size为3，以达到每步降低一半的效果。例如，对于输入分辨率n，不使用padding时，输出分辨率为n/2（向下取整）。当n为偶数时，ceil_mode的作用显现，如n=4，3/2=1，不满足期望的2x2分辨率...