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,可以是单个值,也可以是tupletup...
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。 stride 表示步幅(即每次滑动的距离),默认为 kernel_size,如果设置...
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 of several input planes. In the simplest case, the output ...
最大值池化nn.MaxPool2d()和均值池化nn.AvgPool2d() 常用参数 kernel_size、stride、padding在卷积层部分定义和这里一样 举个例子,构建一个卷积核大小为2x2,步长为2的pool1层,并且加入到forward中: classtestNet(nn.Module):def__init__(self, num_classes=10):super(testNet, self).__init__()#定义自...
1.导入torch和torch.nn模块: ```python import torch import torch.nn as nn ``` 2.定义一个最大池化层: ```python maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ``` 这里定义了一个2x2的池化窗口,步长为2。 3.输入数据进行最大池化计算: ```python input = torch.randn(1, 1, 4, 4)...
(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 ...
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, …
2. 3. 能否和nn.Sequential结合使用 nn.Xxx继承于nn.Module,能够很好的与nn.Sequential结合使用 fm_layer = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(num_features=64), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2), ...
Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1) self.fc1 = nn.Linear(64*28*28, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = torch.relu(self.conv1(x)) x = torch.max_pool2d(x, kernel_size=2) x = torch.relu(self.conv2(x)) x = torch.max_pool2d(x, ...