importtorchimporttorch.nnasnn# 仅定义一个 3x3 的池化层窗口m = nn.MaxPool2d(kernel_size=(3,3), stride=(3,3), padding=(1,1))# 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...
classtorch.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 of several input planes. In the simplest case, the output value of...
torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 2D2D最大池化。 参数: kernel_size:最大池化的窗口大小,可以是单个值,也可以是tupletuple元组。 stride:步长,可以是单个值,也可以是tupletuple元组。 padding:填充,可以是单个值,也可以是tupletup...
torch.nn.MaxPool2d 是 PyTorch 中的二维最大池化层，用于神经网络中的最大池化操作，减少特征图尺寸，提取关键特征。常用语法如下：参数包括：kernel_size: 表示池化核大小，整数或 (h, w) 元组，分别表示高度和宽度。stride: 步幅，用于控制每次滑动距离，缺省为 kernel_size 或 None。padding: 填充...
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) ...
(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 ...
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 padding: 输入信号中每一边补充0的层数
(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) ...
• 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) eg. # pool of square window of size=3, stride=2m = nn.MaxPool2d(3, stri...