torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 2D2D最大池化。 参数: kernel_size:最大池化的窗口大小,可以是单个值,也可以是tupletuple元组。 stride:步长,可以是单个值,也可以是tupletuple元组。 padding:填充,可以是单个值,也可以是tupletup...
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 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ker...
# poolingimg_tensor=torch.randint(high=5,size=(1,1,4,4),dtype=torch.float)maxpool_layer=nn.MaxPool2d((2,2),stride=(2,2),return_indices=True)# 注意这里是保存了最大值所在的索引img_pool,indices=maxpool_layer(img_tensor)# unpoolingimg_reconstruct=torch.randn_like(img_pool,dtype=torch....
max_pool2d(input, self.kernel_size, self.stride, self.padding, self.dilation, self.ceil_mode, self.return_indices) 大致解释为:在由多个输入通道组成的输入信号上应用2D max池。 在最简单的情况下,具有输入大小的层的输出值:(N, C, H, W),输出:(N, C, H_{out}, W_{out}), kernel_size,...
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...
上面的代码运行时没有遇到与错误参数相关的TypeError,比如问题中的参数。然而,它引发了一个关于indices1...
(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 ...
return_indices: 是否返回最大值位置索引,缺省为 False。ceil_mode: 在下采样时使用向上取整计算输出形状,缺省为 False。使用torch.nn.MaxPool2d 时,需将其作为神经网络层。示例代码如下:创建 2x2 最大池化层,对 4x4 输入图像进行池化,输出特征图为 [1, 1, 2, 2],批次大小 1,通道数 1...
卷积操作中 pool层是比较重要的,是提取重要信息的操作,可以去掉不重要的信息,减少计算开销。 class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 如果padding不是0,会在输入的每一边添加相应数目0 比如padding=1,则在每一边分别补0. ...
torch.nn.MaxPool2d是 PyTorch 中的一个二维最大池化层。它用于在神经网络中执行最大池化操作,以减少特征图的空间尺寸并提取出主要特征。 torch.nn.MaxPool2d的常用语法如下: torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) ...