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) :输入的每一条边补充0的层数 dilation(int or tuple, optional):一个控制窗口中元素步幅的参数 return_indices :如果等于True,会返回输出...
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...
nn.MaxUnpool2d(kernel_size,stride=None,padding=0) 功能是对二维信号(图像)进行最大值反池化,主要参数如下: kernel_size:池化核尺寸 stride:步长,通常与 kernel_size 一致 padding:填充宽度 代码如下: # poolingimg_tensor=torch.randint(high=5,size=(1,1,4,4),dtype=torch.float)maxpool_layer=nn.Max...
应用了max_pool2d 的量化张量。返回类型:Tensor 在由多个输入平面组成的输入量化张量上应用 2D 最大池化。 例子: >>> qx = torch.quantize_per_tensor(torch.rand(2, 2, 2, 2), 1.5, 3, torch.quint8) >>> torch.quantized_max_pool2d(qx, [2,2]) tensor([[[1.5000]], [[1.5000]]], [[[0....
torch.nn.MaxPool2d()所需要输入的参数可以参考pooling.py中的说明: Args:kernel_size: the size of the window to take a max overstride: the stride of the window. Default value is :attr:`kernel_size`padding: Implicit negative infinity padding to be added on both sidesdilation: a parameter that...
参数: kernel_size- 最大池化操作时的窗口大小。 output_size - 输出图像的尺寸。 output_ratio – 将输入图像的大小的百分比指定为输出图片的大小,范围在(0,1)之间 return_indices - 默认值False,如果设置为True,会返回输出的索引,索引对 nn.MaxUnpool2d有用。
t.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), t.nn.ReLU(), ) self.fc_layers = t.nn.Sequential( t.nn.Linear(7 * 7 * 32, 200), t.nn.ReLU(), t.nn.Linear(200, 100), t.nn.ReLU(), t.nn.Linear(100, 10), t.nn.LogSoftmax(dim=1) ...
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,...
关于PytorchMaxUnpool2d中size操作⽅式 下图所⽰为最⼤值的去池化操作，主要包括三个参数，kernel_size: 卷积核⼤⼩（⼀般为3，即3x3的卷积核）, stride:步，还有⼀个新的size。从图中可以看出，它将维度4x4的去池化结果变为5x5。主要通过排序的⽅法，将4x4⾥⾯的元素按⾏展开为 （0,0,0...