pytorch平均池化源码 pytorch 池化 一、池化层 池化运算:对信号进行‘收集‘并‘总结’, 类似于水池收集水资源 收集:多变少,总结:最大值/平均值 图像下采样 1、nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 功能:对二维信号(图像)进行最大值池化...
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...
return F.max_pool2d(input, self.kernel_size, self.stride, self.padding, self.dilation, self.ceil_mode, self.return_indices) 大致解释为: 在由多个输入通道组成的输入信号上应用2D max池。 在最简单的情况下,具有输入大小的层的输出值:(N, C, H, W), 输出:(N, C, H_{out}, W_{out}),ker...
Conv2d(3, self.in_channel, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) # 输入特征矩阵的深度为3(RGB图像),高和宽缩减为原来的一半 self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_channel) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) ...
self.conv1= nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1= nn.BatchNorm2d(64) self.relu= nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool= nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1= self._make_layer(block, 64, layers[0]) ...
grad_input = MaxPool1dBackward.apply(...)returngrad_input,None,None,None,None,None,None 而nn.Conv2d是在F.conv2d外加的一层封装,从Module派生而来。Module是最接近用户的类,因为如果用户要实现自己的模型,也要从Module派生。Module提供了一种嵌套的模型定义方式,用户可以用这种简单的方式,定义很复杂的模型...
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(6, 16, 5), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(16*5*5, 120), nn.ReLU(), nn.Linear(120, 84), nn.ReLU(), ...
代码语言:javascript 复制 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFx=torch.rand(1,16,14,14)# 第一种方式 layer=nn.MaxPool2d(2,stride=2)# 第一个参数是:窗口的大小2*2out=layer(x)print(out.shape)# 第二种方式 out=F.avg_pool2d(x,2,stride=2) ...
最大池化:nn.MaxPool2d() nn.AvgPool2d() nn.MaxUnpool2d() 线性层 激活函数层 nn.Sigmoid nn.tanh nn.ReLU(修正线性单元) nn.LeakyReLU nn.PReLU nn.RReLU nn网络层-池化-线性-激活函数层 池化层 池化的作用则体现在降采样:保留显著特征、降低特征维度,增大 kernel 的感受面。 另外一点值得注意:pooling...