PyTorch中AdaptiveAvgPool函数用法及原理解析 自适应1D池化(AdaptiveAvgPool1d): 对输入信号,提供1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。 torch.nn.AdaptiveAvgPool1d(output_size)#output_size:输出尺寸 #target output size of 5m = nn.Adap...
# target output size of 5m= nn.AdaptiveAvgPool1d(5)input= autograd.Variable(torch.randn(1,64,8))output= m(input) AI代码助手复制代码 自适应池化(AdaptiveAvgPool2d): classtorch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) AI代码助手复制代码 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,...
importtorchimporttorch.nnasnn# out_sizem=nn.AdaptiveAvgPool1d(5)input=torch.randn(1,64,3)output=m(input)print(output.size())#torch.Size([1, 64, 5]) 不管你输入是多少,平均池化到5维。 2维(2d情况) importtorchimporttorch.nnasnn# out_sizem=nn.AdaptiveAvgPool2d((1,2))input=torch.rand...
可以看到第一个块和第二块在3这个位置出现了重叠,第三个块和第四个块在第10个位置出现了重叠;这对于 inputsize没法被output_size整除时是比较正常的现象。 a = torch.arange(0,14., requires_grad=True) b = torch.nn.functional.adaptive_avg_pool1d(a[None,None],4) b.backward(torch.arange(1.,1+b...
torch.nn.AdaptiveAvgPool1d(output_size) 输入为(N,C,Lin) or(C,Lin),输出为(N,C,Lout) or (C, L_{out}),其中Lout=output_size. import torch import torch.nn as nn # target output size of 5 m = nn.AdaptiveAvgPool1d(5) input = torch.randn(1, 64, 8) ...
torch.nn.functional.adaptive_avg_pool1d(input, output_size) 在由几个输入平面组成的输入信号上应用1D自适应平均池化。 有关详细信息和输出形状,请参阅AdaptiveAvgPool1d。 参数:-output_size– 目标输出大小(单整数或双整数元组) torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d(input, output_size) ...
pytorch中F.avg_pool1d（）和F.avg_pool2d（）的使⽤ 操作 F.avg_pool1d()数据是三维输⼊ input维度：（batch_size,channels,width）channel可以看成⾼度 kenerl维度：（⼀维:表⽰width的跨度）channel和输⼊的channel⼀致可以认为是矩阵的⾼度 假设kernel_size=2,则每俩列相加求平均，stride默认...
PyTorch中AdaptiveAvgPool函数总结 1维情况：import torch import torch.nn as nn # out_size m = nn.AdaptiveAvgPool1d(5)input = torch.randn(1, 64, 3)output = m(input)print(output.size())#torch.Size([1, 64, 5])说明：1是n，样本个数，64是c，通道数。3是特征大小。不管你输入是多少，...
(avg_pool): AdaptiveAvgPool1d(output_size=1) (max_pool): AdaptiveMaxPool1d(output_size=1) (fc1): Conv1d(32, 2, kernel_size=(1,), stride=(1,)) (relu1): ReLU() (fc2): Conv1d(2, 32, kernel_size=(1,), stride=(1,)) ...
self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.head = nn.Linear(self.num_features, num_classes) if num_classes > 0 else nn.Identity() x = self.avgpool(x.transpose(1, 2)) # B C 1 x = torch.flatten(x, 1) x = self.head(x) ...