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...
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,...
(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) ...
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) ...
max_pool2d(out, 2) out = F.relu(self.conv3(out)) out = self.bnm3(out) out = F.relu(self.conv4(out)) out = self.bnm4(out) out = F.max_pool2d(out, 2) out = out.view(out.size(0), -1) #out = self.dropout1(out) out = F.relu(self.fc1(out)) #out = self....
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) #...
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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...