Pytorch学习笔记(四):nn.MaxPool2d()函数详解 1.函数语法格式和作用 作用: 对邻域内特征点取最大 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_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,...
而MaxPool2d是PyTorch中一种常用的池化操作,用于减小图像或特征图尺寸,并且能够保留重要的特征。 MaxPool2d的使用非常简单,我们只需要通过torch.nn.MaxPool2d类创建一个MaxPool2d的实例,并设置相应的参数即可。下面是对MaxPool2d的详细介绍: torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1,...
卷积在 pytorch 中有两种方式,一种是torch.nn.Conv2d(),一种是 torch.nn.functional.conv2d() 这两种形式的卷积对于输入的要求都是一样的,大小是(batch, channel, H, W),其中 batch 表示输入的一批数据的数目,第二个是输入的通道数, 一般一张彩色的图片是 3,灰度图是 1,而卷积网络过程中的通道数比较大...
最后,我们对输入数据进行MaxPool2d操作。你可以使用以下代码进行操作: output=maxpool_layer(input_data)# 对输入数据进行MaxPool2d操作 1. 序列图示例 下面是一个序列图示例,展示了实现"pytorch MaxPool2d"的整个流程: 开发者小白开发者小白请问如何实现PyTorch的MaxPool2d?首先导入PyTorch库接着定义输入数据然后创建...
PyTorch_MaxPool2d 2D最大池化 代码 import torch import torch.nn as nn input = torch.randn(1, 3, 224, 224) maxpooling2d = nn.MaxPool2d(3, 2) output = maxpooling2d(input) print(output.size()) torch.Size([1, 3, 111, 111])
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...
第2章 MaxPool2d详解 2.1 功能说明 2.2 MaxPool2d的本质 2.3 类原型 2.4 参数说明 前言: 本文是深度学习框架 pytorch 的API : torch.nn.MaxPool2d() 函数的用法。 本博客介绍了 torch.nn.MaxPool2d() 各个参数的含义和用法,学...
关于PytorchMaxUnpool2d中size操作⽅式 下图所⽰为最⼤值的去池化操作，主要包括三个参数，kernel_size: 卷积核⼤⼩（⼀般为3，即3x3的卷积核）, stride:步，还有⼀个新的size。从图中可以看出，它将维度4x4的去池化结果变为5x5。主要通过排序的⽅法，将4x4⾥⾯的元素按⾏展开为 （0,0,0...
pytorch 模型的时候遇到很多错，就把 op 一个一个拿出来试试。遇到 nn.Upsamle 和 nn.MaxPool2d ...