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 ...
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...
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...
MaxPool_2D Parameters: Shape: Example: Note: Conv2d 来自Pytorch官方的描述 CLASS torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None) Applies a 2D convolution over an input signal co...
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....
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,...
pytorch函数AdaptiveMaxPool2d 目录 自适应最大池化 应用 常用词向量 CBOW模型 Skip-gram模型 Bert Bert的输入 Bert的预训练过程 Bert的encoder Transformer Encoder Bert encoder Bert的输出 词向量的维度 自适应最大池化 torch.nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size, return_indices=False)...
参数: kernel_size- 最大池化操作时的窗口大小。 output_size - 输出图像的尺寸。 output_ratio – 将输入图像的大小的百分比指定为输出图片的大小,范围在(0,1)之间 return_indices - 默认值False,如果设置为True,会返回输出的索引,索引对 nn.MaxUnpool2d有用。
nn.Conv2d(参数) 对多个二维信号进行二维卷积 in_channels:输入通道数 out_channels:输出通道数,等价于卷积核个数 kernel_size:卷积核尺寸 stride:步长 padding :填充个数 dilation:空洞卷积大小 groups:分组卷积设置 bias:偏置 nn.MaxPool2d(参数) 对二维信号进行最大值池化 ...