torch.nn.functional.adaptive_avg_pool1d(input, output_size) 在由几个输入平面组成的输入信号上应用1D自适应平均池化。 有关详细信息和输出形状,请参阅AdaptiveAvgPool1d。 参数:-output_size– 目标输出大小(单整数或双整数元组) torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d(input, output_size) 在由几个输入平...
torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) 在由几个输入平面组成的输入图像上应用2D卷积。 有关详细信息和输出形状,查看Conv2d。 参数: input– 输入的张量 (minibatch x in_channels x iH x iW) ...
torch.nn.functional.avg_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True)source对由几个输入平面组成的输入进行1D平均池化。 有关详细信息和输出形状,参考AvgPool1d参数:input – 输入的张量 (minibatch x in_channels x iW) kernel_size – 池化区域的大小,...
torch.nn.functional.adaptive_avg_pool1d(input, output_size) 在由几个输入平面组成的输入信号上应用1D自适应平均池化。 有关详细信息和输出形状,请参阅AdaptiveAvgPool1d。 参数: - output_size – 目标输出大小(单整数或双整数元组) torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d(input, output_size) 在由几个输...
一种池化层,在PyTorch的中有六种形式: 自适应最大池化Adaptive Max Pooling: torch.nn.AdaptiveMaxPool1d(output_size) torch.nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size) torch.nn.AdaptiveMaxPool3d(output_size) 自适应平均池化Adaptive Average Pooling: torch.nn.AdaptiveAvgPool1d(output_size) torch.nn.AdaptiveAvg...
class torch.nn.AvgPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True) return_indices - 如果等于True,会返回输出最大值的序号,对于上采样操作会有帮助 ceil_mode - 如果等于True,计算输出信号大小的时候,会使用向上取整,代替默认的向下取整的操作 ...
classtorch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)[source] Applies a 2D adaptive average pooling over an input signal composed of several input planes.The output is of size H x W, for any input size. The number of output features is equal to the number of input planes. ...
gap = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Linear(128, class_num) def forward(self, x): x = self.base(x) x = self.gap(x) x = x.view(x.shape[0], -1) x = self.fc(x) return x model = DummyModel().cuda() optimizer = SGD([ {'params': model.base.parameters()}, {...
nn.AdaptiveAvgPool2d(1), Lambda(lambda x: x.view(x.size()[0], -1)) ) opt = optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, momentum=0.9) 让我们试它一试。 fit(epochs, model, loss_func, opt, train_dl, valid_dl) 0 0.4092831357955933 ...
接下来,我们可以替换 nn.AvgPool2d 为 nn.AdaptiveAvgPool2d,它允许我们定义我们想要的输出张量的大小,而不是我们拥有的输入张量。因此,我们的模型将适用于任何大小的输入。 model = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=2, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(16, 16, kernel_size...