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
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...
MaxPool2d函数的各个参数组成,希望能有助于大家深入了解池化层: 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 ...
dilation(Union[int,Tuple[int,int]**]) – a parameter that controls the stride of elements in the window——是否在进行卷积时,隔一个取一个值? return_indices(bool) – ifTrue, will return the max indices along with the outputs. Useful fortorch.nn.MaxUnpool2dlater ceil_mode(bool) – when...
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 是PyTorch 中的一个二维最大池化层。它用于在神经网络中执行最大池化操作,以减少特征图的空间尺寸并提取出主要特征。 torch.nn.MaxPool2d 的常用语法如下: torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 参数说明: kerne...
问PyTorch MaxPool2D与padding=1的意外行为EN<!DOCTYPE html> div{ width: 98px; ...
torch.nn.MaxPool2d是 PyTorch 中的一个二维最大池化层。它用于在神经网络中执行最大池化操作,以减少特征图的空间尺寸并提取出主要特征。 torch.nn.MaxPool2d的常用语法如下: torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) ...
输出尺寸计算公式通常基于输入尺寸、卷积核大小、步长（stride）和填充（padding）的参数。具体公式为：输出尺寸 = (输入尺寸 + 2 * padding - 卷积核大小) / 步长 + 1 对于池化层，如最大池化(MaxPool)，输出尺寸计算公式为：输出尺寸 = (输入尺寸 - 池化核大小) / 步长 + 1 接下来，我们以...
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), ...