# 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...
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 ...
卷积操作中 pool层是比较重要的,是提取重要信息的操作,可以去掉不重要的信息,减少计算开销。参数: 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) - 输入的每一条边补充0的层数 di...
该函数的内部实现是通过调用torch.nn.functional的adaptive_max_pool2d函数来实现的。torch.nn.functional是PyTorch中的一个函数库,提供了很多常见的函数和操作。adaptive_max_pool2d函数的具体实现可以分为以下几个步骤: 1.首先,该函数会根据输入特征图的大小和目标尺寸计算池化窗口的大小。目标尺寸通常是一个元组,表示...
maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 输入数据(假设为批次大小为1,通道数为1的4x4图像) input_data = torch.tensor([[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]]], dtype=torch.float32) # ...
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...
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pool1=nn.MaxPool3d(kernel_size=(1,3,3),stride=(1,2,2),padding=(0,1,1)) self.conv2=BasicConv3d(64,64,kernel_size=1,stride=1) self.conv3=BasicConv3d(64,192,kernel_size=3,stride=1,padding=1) self.pool2=nn.MaxPool3d(kernel_size=(1,3,3),stride=(1,2,2),padding=(0,1,...
max_pool3d(F.relu(self.bn1(self.conv1(x))),(2,2,2))#conv->relu->pool x = F.max_pool3d(F.relu(self.conv1(x)),(2,2,2))#conv->relu->pool x = F.max_pool3d(F.relu(self.conv2(x)),(2,2,2))#conv->relu->pool x = F.max_pool3d(F.relu(self.conv3(x)),(2,2,...
torch.nn.adaptivemaxpool2d原理 Adaptive Max Pooling is a popular technique used in deep learning for reducing the dimensions of the input feature maps while preserving the most relevant information. In this article, we will delve into the principles behindAdaptive Max Pooling and explore the step-...