torch.nn.MaxPool2d() 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...
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,...
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...
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...
51CTO博客已为您找到关于torch.nn.MaxPool2d的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及torch.nn.MaxPool2d问答内容。更多torch.nn.MaxPool2d相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
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. 参数说明: kernel_size 表示池化核的大小,可以是一个整数表示正方形核,或者是一个元组 (h, w) 表示不同的高度和宽度。
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-...
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...
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...
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。