MaxPool2d函数的各个参数组成,希望能有助于大家深入了解池化层: class torch.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 ...
pool2d = nn.MaxPool2d(3, padding=1, stride=2)print(pool2d(X)) tensor([[[5.,7.], [13.,15.]]]) # 定义一个 2x4 的池化层窗口;# 上下方向填充一行 0, 左右方向填充两行 0;# 窗口将每次向下滑动 2 个元素位置,或者向右滑动 2 个元素位置。pool2d = nn.MaxPool2d((2,4), padding=(1...
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) 参数说明: kerne...
在软件测试领域，测试自动化非常容易成为一个金块。考虑一个测试人员的情况，该测试人员进行了多次的手动...
m1 = nn.AdaptiveMaxPool1d(outputsize) m2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=math.ceil(inputsize / outputsize), stride=math.floor(inputsize / outputsize), padding=0) output1 = m1(input) output2 = m2(input) output1 tensor([[[1.5695, 1.5179, 0.5312, 0.4945]]]) torch.Size([1, 1, 4]) ...
MaxPool2d本质是一个模板类,其参数用于赋给构造函数,创建二维的Pool层 。 2.3 类原型 class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 2.4 参数说明 kernel_size(int or tuple) - max pooling核的大小。
以torch.nn.MaxPool2d为例进行说明: 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
(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 ...
主要参数: • kernel_size:池化核尺寸 • stride:步长 • padding :填充个数 nn.MaxUnpool2d(kernel_size,stride=None,padding=0)forward(self, input, indices, output_size=None) eg. pool = nn.MaxPool2d(2, stride=2, return_indices=True)unpool = nn.MaxUnpool2d(2, stride=2)input = to...