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 ...
pool2d = nn.MaxPool2d(3, padding=1, stride=2)print(pool2d(X)) tensor([[[5.,7.], [13.,15.]]]) # 定义一个 2x4 的池化层窗口;# 上下方向填充一行 0, 左右方向填充两行 0;# 窗口将每次向下滑动 2 个元素位置,或者向右滑动 2 个元素位置。pool2d = nn.MaxPool2d((2,4), padding=(1...
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...
MaxPool2d()可以维输入信号的输入通道,提供2维最大池化操作 通常形式为torch.nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,cell_mode=False) 其中 kernel_size:max pooling的窗口大小,即是输出层中一个元素对应的输入层中感受野的大小。 stride:步长,即是两个相邻的感受野之间...
在软件测试领域，测试自动化非常容易成为一个金块。考虑一个测试人员的情况，该测试人员进行了多次的手动...
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。 2.2 MaxPool2d的本质 MaxPool2d本质是一个模板类,其参数用于赋给构造函数,创建二维的Pool层 。
torch.nn.MaxPool2d模块接受的参数包括kernel_size(池化窗口大小),stride(步长),padding(边缘填充大小)等。常见的最大池化操作可以通过以下步骤来实现: 1.导入torch和torch.nn模块: ```python import torch import torch.nn as nn ``` 2.定义一个最大池化层: ```python maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_...
主要参数: • kernel_size:池化核尺寸 • stride:步长 • padding :填充个数 • dilation:池化核间隔大小 • ceil_mode:尺寸向上取整 • return_indices:记录池化像素索引 nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0, dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False) ...
以torch.nn.MaxPool2d为例进行说明: 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