max_pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)# Example input tensor input_tensor = torch.randn(1, 1, 4, 4) # Shape: [batch_size, channels, he
MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False) 2.参数解释 kernel_size(int or tuple) - max pooling的窗口大小 stride(int or tuple, optional) - max pooling的窗口移动的步长。默认值是kernel_size padding(int or tuple, optional) - 输入的每一条边补...
MaxPool2d函数的各个参数组成,希望能有助于大家深入了解池化层: class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 如下是MaxPool2d的解释: class MaxPool2d(_MaxPoolNd): r"""Applies a 2D max pooling over an input signal composed ...
print('after max pool, image shape: {} x {} '.format(small_im1.shape[0], small_im1.shape[1])) plt.imshow(small_im1, cmap='gray') plt.show() nn_MaxPool2d() def F_max_pool2d(): # 使用 nn.MaxPool2d print('before max pool, image shape: {} x {}'.format(im.shape[2],...
MaxPool官方文档 一般用MaxPool2d, 参数👇 kernel_size(Union[int,Tuple[int,int]**]) – the size of the window to take a max over——卷积核,一般3×3 stride(Union[int,Tuple[int,int]**]) – the stride of the window. Default value iskernel_size——步长一般与卷积核大小一致 ...
步骤4:对输入数据进行MaxPool2d操作 最后,我们对输入数据进行MaxPool2d操作。你可以使用以下代码进行操作: output=maxpool_layer(input_data)# 对输入数据进行MaxPool2d操作 1. 序列图示例 下面是一个序列图示例,展示了实现"pytorch MaxPool2d"的整个流程: ...
而MaxPool2d是PyTorch中一种常用的池化操作,用于减小图像或特征图尺寸,并且能够保留重要的特征。 MaxPool2d的使用非常简单,我们只需要通过torch.nn.MaxPool2d类创建一个MaxPool2d的实例,并设置相应的参数即可。下面是对MaxPool2d的详细介绍: torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1,...
maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 输入数据(假设为批次大小为1,通道数为1的4x4图像) input_data = torch.tensor([[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]]], dtype=torch.float32) # ...
maxpool NCHW 4.765286484398438 GB/s 2.1443789179792976 GFLOP/s maxpool NHWC 3.958536155344408 GB/s 1.7813412699049835 GFLOP/s These results are well below both peak memory/cache bandwidth on the machine and GFLOPs perfindicates that we're hittingmax_pool2d_with_indices_single_out_frame. ...
4. 使用torch.nn.MaxPool2d()实战 使用计算原图(3×201×250)为以下: 设定kernel_size = 6,stride = 2,输出特征图(3×98×123)为以下: 可以见到这里有一个和卷积层非常不一样的地方:卷积层会把所有输入的通道进行卷积后求和,这也是为什么彩色图片经过卷积后变成了灰度图(黑白图)。而最大池化层仍会保留原...