https://discuss.pytorch.org/t/what-is-adaptiveavgpool2d/26897 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29923090
m1 = nn.AdaptiveAvgPool2d((None,5)) m2 = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)input= torch.randn(2,64,8,9) output =m(input) output1 =m1(input) output2 =m2(input)print('nn.AdaptiveAvgPool2d((5,1)):',output.shape)print('nn.AdaptiveAvgPool2d((None,5)):',output1.shape)print('nn.AdaptiveA...
output= m(input) 自适应2D池化(AdaptiveAvgPool2d): 对输入信号,提供2维的自适应平均池化操作 对于任何输入大小的输入,可以将输出尺寸指定为H*W,但是输入和输出特征的数目不会变化。 classtorch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) 参数: output_size: 输出信号的尺寸,可以用(H,W)表示H*W的输出,也可以使用耽...
1.input size可以整除output size时其中output=(input+2∗padding−kernel)/stride其中padding=0⟹{...
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)) 参考连接: Pytorch 里 nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) 原理是什么?PyTorch中AdaptiveAvgPool函数解析_一一-CSDN博客参考连接:Pytorch 里 nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) 原理是什么? PyTorch中AdaptiveAvgPool函数解析_一一-CSDN博客...
CLASStorch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)[SOURCE] Applies a 2D adaptive average pooling over an input signal composed of several input planes. The output is of size H x W, for any input size. The number of output features is equal to the number of input planes. ...
自适应池化(AdaptivePooling) 自适应池化是根据输出尺寸自适应调整池化窗口大小。PyTorch中的AdaptiveAvgPool2d和AdaptiveMaxPool2d函数可以实现自适应平均池化和自适应最大池化操作。下面是一个使用AdaptiveMaxPool2d函数的例子: import torch import torch.nn as nn # 定义一个2D自适应最大池化层,输出尺寸为1x1 m = ...
具体如下: AdaptiveAvgPool2d CLASStorch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)[SOURCE] Applies a 2D adaptive average pooling over an input signal composed of several input planes. The output is of size H x W, for any input size. The number of output features is equal to the nu...
自适应池化Adaptive Pooling与标准的Max/AvgPooling区别在于,自适应池化Adaptive Pooling会根据输入的参数来控制输出output_size,而标准的Max/AvgPooling是通过kernel_size,stride与padding来计算output_size。 adaverage_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=(100,100))# 输出大小的尺寸指定为100*100 ...
原文example 二元(2d)——二维数据 矩阵 汇聚层(Pool)——pooling层 均值(Avg)——均值 自适应(Adaptive)——给定输入数据和输出数据的大小,自适应算法能够自动计算核的大小和每次移动的步长。