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=(1,2), stride=(2,2))print(pool2d(X)) tensor([...
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 ...
(x): # E: Function is missing a type annotation [no-untyped-def] loss = torch.nn.functional.max_pool2d(x, kernel_size=3, stride=2, padding=1).sum() return torch.autograd.grad(loss, x) y = x.clone() result, = compute_grad(y) compile32, = torch.compile(compute_grad)(x) ...
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...
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...
接下来,我们来了解一下torch.nn.adaptive_max_pool2d函数的具体实现原理。该函数的主要作用是对输入特征图进行自适应最大池化操作,将输入特征图进行降维处理。下面是使用adaptive_max_pool2d函数的示例代码: python import torch import torch.nn as nn #创建输入特征图 input = torch.randn(1, 64, 32, 32) #...
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...
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。
第2章 MaxPool2d详解 2.1 功能说明 2.2 MaxPool2d的本质 2.3 类原型 2.4 参数说明 前言: 本文是深度学习框架 pytorch 的API : torch.nn.MaxPool2d() 函数的用法。 本博客介绍了 torch.nn.MaxPool2d() 各个参数的含义和用法,学...
🐛 Describe the bug Running the following PyTorch code results in a Floating point exception crash: import torch x = torch.randn(2, 64, 32, 32).to_mkldnn() out2 = torch.mkldnn_max_pool2d(x, kernel_size=3, stride=0) Versions PyTorch versio...