🐛 Describe the bug Under specific inputs, torch.max_pool1d triggered a crash. import torch self = torch.full((1, 2, 3,), 0.5, dtype=torch.float64, requires_grad=False) kernel_size = [8608480567731124087] stride = [] padding = [1250999896...
max_pool1d(i, i.size(2)).squeeze(2) for i in x] # [(N, Co), ...]*len(Ks) x = torch.cat(x, 1) ''' x1 = self.conv_and_pool(x,self.conv13) #(N,Co) x2 = self.conv_and_pool(x,self.conv14) #(N,Co) x3 = self.conv_and_pool(x,self.conv15) #(N,Co) x =...
MaxPool1d( stride=self.stride, padding=self.padding, dilation=self.dilation, kernel_size=self.kernel_size if self.kernel_size is not None else x.size(-1), return_indices=False, ceil_mode=self.ceil_mode ) elif self.dimension == 2: pooling = nn.MaxPool2d( stride=self.stride, padding=...
Stack from ghstack: #45175 [quant] Adding max_pool1d deps #45152 [quant] torch.max_pool1d Differential Revision: D23846473
1)torch.nn.MaxPool1d它用于在由多个输入平面组成的输入信号上应用一维最大池。 2)torch.nn.MaxPool2d它用于在由多个输入平面组成的输入信号上应用2D max池。 3)torch.nn.MaxPool3d它用于在由多个输入平面组成的输入信号上应用3D max池。 4)torch.nn.MaxUnpool1d它用于计算MaxPool1d的局部逆。
torch.nn.functional.max_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False)source对由几个输入平面组成的输入进行1D最大池化。 有关详细信息和输出形状,参考MaxPool1dtorch.nn.functional.max_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ...
torch.nn.functional.max_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False) torch.nn.functional.max_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False) ...
torch.nn.functional.lp_pool2d(input, norm_type, kernel_size, stride=None, ceil_mode=False) 在由几个输入平面组成的输入信号上应用1D自适应最大池化。 有关详细信息和输出形状,请参阅AdaptiveMaxPool1d。 参数:-output_size– 目标输出大小(单个整数) -return_indices– 是否返回池化的指数 ...
(1)nn.MaxPool2d 功能:对二维信号(图像)进行最大值池化 主要参数: kernel_size:卷积核尺寸 stride:步长 padding:填充个数 dilation:池化间隔大小 ceil_mode:尺寸向上取整,默认为False return_indices:记录池化像素索引 注意:stride一般设置的与窗口大小一致,以避免重叠 ...
nn.LPPool1d:一维功率平均池化。 nn.LPPool2d:二维功率平均池化。 在每个窗口上,计算的函数是: 1)在 p =∞, 一个得到 Max Pooling 2)在 p = 1 时,得到 Sum Pooling(与平均池化成正比) nn.AdaptiveMaxPool1d:一维自适应最大池化。 nn.AdaptiveMaxPool2d:二维自适应最大池化。无论输入图像的尺寸如何变化...