# 仅定义一个 3x3 的池化层窗口pool2d = nn.MaxPool2d(3)print(pool2d(X)) tensor([[[10.]]]) # 定义一个 3x3 的池化层窗口;# 周围填充了一圈 0;# 步长为 2。pool2d = nn.MaxPool2d(3, padding=1, stride=2)print(pool2d(X)) tensor([[[5.,7.], [13.,15.]]]) # 定义一个 2x4...
return F.max_pool2d(input, self.kernel_size, self.stride, self.padding, self.dilation, self.ceil_mode, self.return_indices) 大致解释为: 在由多个输入通道组成的输入信号上应用2D max池。 在最简单的情况下,具有输入大小的层的输出值:(N, C, H, W), 输出:(N, C, H_{out}, W_{out}),ker...
首先验证kernel_size参数: importtorchimporttorch.nnasnn# 仅定义一个 3x3 的池化层窗口m = nn.MaxPool2d(kernel_size=(3,3))# 定义输入# 四个参数分别表示 (batch_size, C_in, H_in, W_in)# 分别对应,批处理大小,输入通道数,图像高度(像素),图像宽度(像素)# 为了简化表示,我们只模拟单张图片输入,...
ceil_mode 是一个布尔值,当为 True 时,在进行下采样时使用向上取整来计算输出形状,当为 False 时使用向下取整(默认)。 在使用torch.nn.MaxPool2d时,你需要将其作为神经网络中的层来使用。以下是一个简单的示例: import torch import torch.nn as nn # 创建一个二维最大池化层 maxpool = nn.MaxPool2d(ker...
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) ...
torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False) 1. 参数的使用说明: kernel_size: 最大池化的窗口大小 stride: 最大池化窗口移动的大小,默认值为kernel_size padding: 输入信号中每一边补充0的层数
在PyTorch中,torch.nn.adaptivemaxpool2d函数可以通过以下方式调用: python output = torch.nn.functional.adaptive_max_pool2d(input, output_size) 其中,input是输入的特征图,output_size是一个元组,用于指定输出的尺寸。output是经过自适应最大池化操作后的输出。 自适应最大池化的原理是什么? 自适应最大池化的原...
max_pool2d(out, 2) out = F.relu(self.conv3(out)) out = F.relu(self.conv4(out)) out = F.max_pool2d(out, 2) out = F.relu(self.conv5(out)) out = F.max_pool2d(out, 2) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.dropout1(out) out = F.relu(self.fc1(out)) ...
是否返回最大值位置索引，缺省为 False。ceil_mode: 在下采样时使用向上取整计算输出形状，缺省为 False。使用torch.nn.MaxPool2d 时，需将其作为神经网络层。示例代码如下：创建 2x2 最大池化层，对 4x4 输入图像进行池化，输出特征图为 [1, 1, 2, 2]，批次大小 1，通道数 1，尺寸为 2。
1. Introduction to AdaptiveMaxPool2D: AdaptiveMaxPool2D is an extension of the traditional MaxPool2D layer in PyTorch. While MaxPool2D operates on fixed-size input dimensions, AdaptiveMaxPool2D adapts its output dimensions based on the input size. This makes it a versatile layer that can be ...