函数语言格式: nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) 2.参数解释 output_size:指定输出固定尺寸 3.具体代码 import torch import torch.nnas nn m = nn.AdaptiveAvgPool2d((5,1)) m1 = nn.AdaptiveAvgPool2d((None,5)) m2 = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)input= torch.randn(2,64,8,9) output =m(input)...
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维情况: 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...
1.input size可以整除output size时其中output=(input+2∗padding−kernel)/stride其中padding=0⟹{...
nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(), 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?
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 = ...
AdaptiveAvgPool2d在PyTorch中主要用于卷积神经网络(CNN)中,特别是在全连接层之前。由于全连接层需要固定大小的输入,而卷积层的输出尺寸可能会因为输入图像的大小不同而有所变化,因此使用AdaptiveAvgPool2d可以将卷积层的输出调整到固定大小,从而满足全连接层的输入要求。此外,AdaptiveAvgPool2d还可以用于减少特征图的维度...
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...
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。