classtorch.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 val...
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...
padding– 是否填充边界。 dilation–空洞核,即池化核每个元素间空一个位置。 ceil_mode– 是否用ceil模式(向上取整/保留)代替floor模式(向下取整/不保留)。 输出图像的尺寸计算公式: import torch from torch import nn from torch.nn import MaxPool2d input=torch.tensor([[1,2,0,3,1], [0,1,2,3,1]...
pytorch池化maxpool2D注意事项 注意:在搭建网络的时候用carpool2D的时候,让高度和宽度方向不同池化时,用如下: nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=(2, 1), padding=(0, 1)) 千万不要用:nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=(2, 1), padding=(0,0)), 这样在用交叉熵做损失函数的时候,有时候会出...
nn.Conv2d(192, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), ) self.classifier = nn.Sequential( nn.Dropout(0.5), # 使用nn.Dropout()防止过拟合 nn.Linear(128 * 6 * 6, 2048), ...
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,...
nn.MAXPool2d 功能是对二维信号进行最大池化 kernel_size(intortuple)-maxpooling的窗口大小, stride(intortuple,optional)-maxpooling的窗口移动的步长。默认值是kernel_size padding(intortuple,optional)-输入的每一条边补充0的层数 dilation(intortuple,optional)– 一个控制窗口中元素步幅的参数 ...
3.torch.nn.MaxPool2d() 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 side...
nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False) 这个函数的功能是进行 2 维的最大池化,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,主要是为了调整输出的特征图大小,一般把 padding 设置合适的值后,保持输入...
nn.MaxPool2d 是二维池化的方法,主要是针对图像,函数原型如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 """ kernel_size - 表示做最大池化的窗口大小,可以是单个值,也可以是 tuple 元组 stride - 步长,可以是单个值,也可以是 tuple 元组 padding - 填充,可以是单个值,也可以是 tuple 元组 ...