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。 import torch.nn as nn 1. MaxPool 定义 nn.MaxPool1d(kernel_size, stride=None, p...
对 nn.MaxUnpool1d有用,默认值False 7 AdaptiveAvgPool 对输入信号,提供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) torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) ...
类比MaxPool1d和MaxPool2d,这里不再赘述 torch.nn.MaxUnpool1d(kernel_size,stride=None,padding=0) MaxUnpool1d 计算MaxPool1d的部分逆。MaxPool1d是不能完全取逆的,因为非最大值丢失了。 MaxPool1d最大值索引和数值输入到MaxUnpool1d来计算部分逆,其中非最大值被设置为0 提示:MaxPool1d可以将不同输入尺寸...
tf.layers.AveragePooling1D tf.layers.AveragePooling2D 最大池化层 pytorch nn.MaxPool1d nn.MaxPool2d tensorflow tf.layers.MaxPooling1D tf.layers.MaxPooling2D 还有另外一些pool层:nn.LPPool、nn.AdaptiveMaxPool、nn.AdaptiveAvgPool、nn.FractionalMaxPool2d 卷积 普通卷积 pytorch nn.Conv1d nn.Conv2d tens...
· Pooling 函数 torch.nn.functional.avg_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True) 对由几个输入平面组成的输入信号进行一维平均池化。 参数: - kernel_size – 窗口的大小 - - stride – 窗口的步长。默认值为kernel_size - - padding – 在两边添...
Pooling 函数 torch.nn.functional.avg_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True) 对由几个输入平面组成的输入信号进行一维平均池化。 有关详细信息和输出形状,请参阅AvgPool1d。 参数:-kernel_size– 窗口的大小 -stride– 窗口的步长。默认值为kernel_si...
(x) flattened_conv_output = torch.flatten(x, 1) x = self.classifier(flattened_conv_output) flattened_conv_output_after_pooling = torch.nn.functional.avg_pool1d(flattened_conv_output, 2) return x, flattened_conv_output_after_pooling # Create a similar student class where we return a tuple...
(x) flattened_conv_output = torch.flatten(x, 1) x = self.classifier(flattened_conv_output) flattened_conv_output_after_pooling = torch.nn.functional.avg_pool1d(flattened_conv_output, 2) return x, flattened_conv_output_after_pooling # Create a similar student class where we return a tuple...
池化操作通常分为最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。平均池化层会对输入数据的每个窗口(通常是2x2大小)内的元素取平均值,并将这个平均值作为输出。 PyTorch中的平均池化 在PyTorch中,你可以使用nn.AvgPool2d来创建一个平均池化层。下面是一个简单的例子: import torch import torch.nn as nn #...
您不能将nn.Flatten替换为nn.AdaptiveAvgPool1d，因为它们的作用不同。您仍需要在nn.AdaptiveAvgPool1d...