torch.nn.functional.max_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False) torch.nn.functional.max_pool3d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False) torch.nn.functional.max_unpool1d(in...
损失函数(Loss functions) Vision functions) Convolution 函数 torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) 对由几个输入平面组成的输入信号应用一维卷积。 详细信息和输出形状,查看Conv1d 参数: ...
F.max_pool2d(input, kernel_size)：应用二维最大池化。F.avg_pool2d(input, kernel_size)：应用二维平均池化。归一化：F.batch_norm(input, running_mean, running_var)：应用批归一化。F.layer_norm(input, normalized_shape)：应用层归一化。torch.nn.functional 模块中的函数通常是无状态的，这意味着它们...
torch.nn.functional.max_pool2d(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2D最大池化。 有关详细信息和输出形状,参考MaxPool2d torch.nn.functional.max_pool3d(input, kernel_size, stride=None, padding=0,...
importtorch# Use the torch.nn.functional.max_unpool2d functioninput_tensor=torch.tensor([[[-0.2,-0.3], [-0.4,-0.5]]]).cuda()indices=torch.tensor([[[1,0], [1,0]]]).cuda()result=torch.nn.functional.max_unpool2d(input_tensor,indices,kernel_size=(2,2))print(result)# tensor([...
1=nn.ReLU(inplace=True)self.maxpool_1=nn.MaxPool2d(kernel_size=2)self.conv_2=nn.Conv2d(...
在PyTorch中,腐蚀操作可以通过torch.nn.functional.max_pool2d函数来实现。虽然这个函数通常用于最大池化操作,但通过设置适当的参数,它可以用来模拟腐蚀操作。具体来说,我们需要将输入图像取反(即将亮区域变为暗区域,暗区域变为亮区域),然后应用最大池化操作,最后再取反回来。这样,最大池化操作实际上就变成了腐蚀操作...
class torch.nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size, return_indices=False) 对输入信号,提供2维的自适应最大池化操作 对于任何输入大小的输入,可以将输出尺寸指定为H*W 关于MaxPool1d、MaxPool2d的区别:https://www.jianshu.com/p/c5b8e02bedbe 3、 class torch.nn.ReLU(inplace=False) #max(0,x) ...
# torch.nn 定义的CNN class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv_1 = nn.Conv2d(1, 16, krenel_size=5, padding=0) self.relu_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool_1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2) ...
在由多个输入平面组成的输入信号上应用1D自适应最大池化。详情及输出形状请参阅AdaptiveMaxPool1d。参数：目标输出大小(output_size)、返回池化的指数(return_indices)在由多个输入平面组成的输入信号上应用2D自适应最大池化。详情及输出形状请参阅AdaptiveMaxPool2d。参数：目标输出大小(output_size)可以是...