减小卷积层参数误差造成估计均值的偏移的误差,更多的保留纹理信息。 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,
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, height, width]# Apply max pooling output = max_pool(input_tensor)print...
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 of several input planes. In the simplest case, the output ...
卷积在 pytorch 中有两种方式,一种是torch.nn.Conv2d(),一种是 torch.nn.functional.conv2d() 这两种形式的卷积对于输入的要求都是一样的,大小是(batch, channel, H, W),其中 batch 表示输入的一批数据的数目,第二个是输入的通道数, 一般一张彩色的图片是 3,灰度图是 1,而卷积网络过程中的通道数比较大...
用于传递给 nn.MaxUnpool2d。默认值:False 在由多个输入平面组成的输入信号上应用 2D 自适应最大池化。 对于任何输入大小,输出大小为 。输出特征的数量等于输入平面的数量。 形状: 输入: 或 。 输出: 或 ,其中 。 例子 >>> # target output size of 5x7 >>> m = nn.AdaptiveMaxPool2d((5,7)) >>...
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 ...
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...
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) # ...
max_pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) #对输入特征图进行池化操作 output_features = max_pool(input_features) 在这个示例中,首先通过torch.randn函数创建了一个大小为(1, 1, 28, 28)的输入特征图,然后使用nn.MaxPool2d创建了一个池化层的实例,指定了窗口大小为2×2,并且采用默认的步长大小...
时序图展示最大池化2D在具体操作中的API调用顺序,可以清晰看到各步骤之间的关系: TensorFlowPyTorchUserTensorFlowPyTorchUserCreate MaxPool2D LayerLayer CreatedCreate MaxPool2D LayerLayer Created 工具链集成 实现高效的最大池化2D功能,需要将不同的工具和框架集成在一起,以提升开发效率和性能。下面是GitGraph布局,展示...