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) weight
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MaxPool1d torch.nn.functional.max_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0,...
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...
adaptive_max_pool2d函数的内部实现是通过调用torch.nn.functional的adaptive_max_pool2d函数来实现的,具体实现原理包括计算池化窗口大小、划分输入特征图、选择最大值和返回输出特征图等步骤。通过了解和使用这个函数,我们能够更好地理解和使用自适应最大池化操作,从而提高深度学习模型的性能和效果。最后,希望本文能够对...
torch.nn.functional.adaptive_max_pool2d(input, output_size, return_indices=False) 在由几个输入平面组成的输入信号上应用2D自适应最大池化。 有关详细信息和输出形状,请参阅AdaptiveMaxPool2d。 参数: - output_size– 目标输出大小(单整数或双整数元组) - return_indices– 是否返回池化的指数torch.nn....
torch.nn.functionaltorch.nn.functional.adaptive_avg_pool1d()torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d()torch.nn.functional.adaptive_avg_pool3d()torch.nn.functional.adaptive_max_pool1d()torch.nn.functional.adaptive_max_pool2d()torch.nn.functional.adaptive_max_pool3d()torch.nn.functional.affine_grid...
两者之间的区别与联系 首先给出结论,torch.nn.MaxPool2d和torch.nn.functional.max_pool2d两者本质上是一样的。 具体可以参考torch.nn.MaxPool2d的源代码,核心源代码如下所示: 由此可见,torch.nn.MaxPool2d在自己的forward()方法中调用了torch.nn.functional.max_pool2d。 而pytorch...nn...
torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) 对几个输入平面组成的输入信号应用2D卷积。 有关详细信息和输出形状,请参见Conv2d。 参数: - input – 输入张量 (minibatch x in_channels x iH x iW) ...
torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) → Tensor Applies a 2D convolution over an input image composed of several input planes. SeeConv2dfor details and output shape. Note
torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d 是PyTorch 中的一个函数,用于实现自适应平均池化(Adaptive Average Pooling)。以下是关于该函数的详细解答: 1. 基本功能 torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d 的主要功能是将输入特征图的高度和宽度调整到指定的输出尺寸,通过对输入特征图的不同区域取平均值来生成输出特...