y = tf.keras.layers.MaxPooling2D( pool_size=(2,2), strides = 1, padding='same') print(y(x).shape) >>> (4, 28, 28, 3) 这个padding默认是'valid',一般strides为2,padding是valid就行了。 1.2 平均池化层 和上面的最大池化层同理,这里就展示一个API就不再多说了。 tf.keras.layers.Avera...
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...
y = tf.keras.layers.MaxPooling2D( pool_size=(2,2), strides =1, padding='same')print(y(x).shape)>>>(4,28,28,3) 这个padding默认是'valid',一般strides为2,padding是valid就行了。 1.2 平均池化层 和上面的最大池化层同理,这里就展示一个API就不再多说了。 tf.keras.layers.AveragePooling2D...
y = tf.keras.layers.MaxPooling2D( pool_size=(2,2), strides = 1, padding='same') print(y(x).shape) >>> (4, 28, 28, 3) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 这个padding默认是'valid',一般strides为2,padding是valid就行了。 1.2 平均池化层 和上面的最大池化层同理,这里就展示一个API就...
model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', input_shape=(28, 28, 1), activation='relu')) # 添加一层最大池化层 model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) # 设立Dropout层,Dropout的概率为0.5 ...
nn.MaxPool2d 函数 class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 参数: kernel_size(int or tuple)-maxpooling的窗口大小stride(int or tuple,optional)-maxpooling的窗口移动的步长。默认值是kernel_sizepadding(int or tuple,optional...
F.max_pool2d(x_npu, kernel_size=3, stride=stride, padding=1).shape报错RuntimeError: execute_npu_operate:/usr1/workspace/PyTorch_Apex_Daily/CODE/aten/src/ATen/native/npu/utils/CalcuOpUtil.cpp:680 NPU error,NPU error code is:500002 ...
background-color: red; } .box1 { padding-top
PyTorch中提供了多种池化层,如最大池化(MaxPooling)、平均池化(AveragePooling)、自适应池化(AdaptivePooling)等。下面我们将分别介绍这些池化层。 最大池化(MaxPooling) 最大池化是在每个池化窗口内选取最大值作为输出。PyTorch中的MaxPool2d函数可以实现最大池化操作。下面是一个使用MaxPool2d函数的例子: import torch...
self.layer1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 16,kernel_size=5,stride=1,padding=2), nn.BatchNorm2d(16), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)) self.layer2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(16, 32,kernel_size=5,stride=1,padding=2), ...