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, he
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...
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...
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...
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, …
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 ...
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) ...
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。
1.MaxPool2d 假设现在有一个4×4的图片,以及一个3 ×3的卷积核,在没有padding的情况下,逐列逐行扫描, 即步长,stride = 1。扫描过程如下,就是取每一个核中的最大值 代码实现: 假设batch = 2,channel=1, 即有两个4×4的单色图 x = torch.randn(2,1,4,4) ...