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...
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) 在由几个输入平...
torch.nn.AdaptiveAvgPool1d(output_size)#output_size:输出尺寸 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。 # target output size of 5m= nn.AdaptiveAvgPool1d(5)input= autograd.Variable(torch.randn(1,64,8))output= m...
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...
🐛 Describe the bug RuntimeError: shmem_size <= sharedMemPerBlockINTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/AdaptiveAveragePooling.cu":679 Error occurs when computing backward loss of a model with AdaptiveAvgPool1d laye...
b = torch.nn.functional.adaptive_avg_pool1d(a[None,None],4) b.backward(torch.arange(1.,1+b.size(-1))[None,None])print(b, a.grad) 此时b 是 1.5, 4.5, 8.5, 11.5,与按照上面规则计算相同 再求导也可以看出来 第3个元素和第10个元素是重叠的: ...
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) ...
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默认和kernel_size保持一致,越界则丢弃(下面表示1,2列和3,4列相加求平均) ...
BatchNorm2d output shape: torch.Size([1, 248, 7, 7])ReLU output shape: torch.Size([1, 248, 7, 7])AdaptiveAvgPool2d output shape: torch.Size([1, 248, 1, 1])Flatten output shape: torch.Size([1, 248])Linear output shape: torch.Size([1, 10]) [训练模型]...
AdaptiveMaxPool AvgPool AdaptiveAvgPool Pooling layers属于torch.nn包下 https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#pooling-layers NOTE:1d和2d和3d使用的方式都是相同的;本质的区别就在于操作的对象是多少维度的,1d是对一维的向量进行操作,2d是对二维的矩阵进行操作,3d是对三维的矩阵进行操作。