1.函数语法格式和作用 作用: 对邻域内特征点取最大 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, o...
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, return_indices=False, ceil_mode=False) 参数说明: - kernel_size:指定池化操作的窗口大小,可...
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...
def nn_MaxPool2d(): # 使用 nn.MaxPool2d print('before max pool, image shape: {} x {}'.format(im.shape[2], im.shape[3])) small_im1 = nn.MaxPool2d(2, 2)(im) small_im1 = small_im1.data.squeeze().numpy() print('after max pool, image shape: {} x {} '.format(small_...
MaxPool1d:输入与输出是一维数据 MaxPool2d:输入与输出是二维数据 MaxPool3d:输入与输出是三维数据 第2章 MaxPool2d详解 2.1 功能说明 Pool层用于提取重要信息的操作,可以去掉部分相邻的信息,减少计算开销。 MaxPool在提取数据时,保留相邻信息中的最大值,去掉其他值。
(3)用法示例 1 2 3 4 5 6 7 # pool of square window of size=3, stride=2 m=nn.MaxPool2d(3, stride=2) # pool of non-square window m=nn.MaxPool2d((3,2), stride=(2,1)) input=torch.randn(20,16,50,32) output=m(input) ...
maxpool_layer=nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)# 创建一个kernel大小为2x2,步长为2x2的MaxPool2d层 1. 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 ...
import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass SimpleCNN(nn.Module):def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ...
torch.nn.MaxPool2d 是 PyTorch 中的二维最大池化层，用于神经网络中的最大池化操作，减少特征图尺寸，提取关键特征。常用语法如下：参数包括：kernel_size: 表示池化核大小，整数或 (h, w) 元组，分别表示高度和宽度。stride: 步幅，用于控制每次滑动距离，缺省为 kernel_size 或 None。padding: 填充...