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...
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: 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)...
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 ...
torch.size([3,1,10]) pool操作并不改变张量的通道数 x = t.rand(1,3,7,7) out = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) out.forward(x).shape torch.Size([1, 3, 3, 3]) 启动kernel代表的是观察角度,如下图kernel就是2*2,stride和Conv操作中一样代表每次移动的步长。
self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2), nn.BatchNorm2d(32), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) self.fc = nn.Linear(7*7*32, num_classes) def forward(self, x): out = self.layer1(x) out = self.layer2(out) ...
在torch中,可以使用nn.MaxPool2d和nn.AvgPool2d来实现最大池化和平均池化操作。以下是示例代码: 最大池化: ```python import torch.nn as nn maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) input = torch.randn(1, 3, 28, 28) #输入大小为[batch_size, channels, height, width] output = max...
nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2), nn.BatchNorm2d(16), nn.ReLU, nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2), nn.BatchNorm2d(32), ...
(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 ...