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...
# poolingimg_tensor=torch.randint(high=5,size=(1,1,4,4),dtype=torch.float)maxpool_layer=nn.MaxPool2d((2,2),stride=(2,2),return_indices=True)# 注意这里是保存了最大值所在的索引img_pool,indices=maxpool_layer(img_tensor)# unpoolingimg_reconstruct=torch.randn_like(img_pool,dtype=torch....
nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0, dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False) eg. # pool of square window of size=3, stride=2m = nn.MaxPool2d(3, stride=2)# pool of non-square windowm = nn.MaxPool2d((3, 2), stride=(2, 1))input = torch.randn(20, 16, 5...
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。 stride(int or tuple, optional...
torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 1. ceil_mode:若为False,向下取整,反之向上取整 classQian(nn.Module):def__init__(self): super(Qian, self).__init__()
卷积操作中 pool层是比较重要的,是提取重要信息的操作,可以去掉不重要的信息,减少计算开销。 class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 如果padding不是0,会在输入的每一边添加相应数目0 比如padding=1,则在每一边分别补0. ...
(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 ...
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...
torch.nn.AdaptiveMaxPool2d 官方给出的例子: target output size of 5x7 m = nn.AdaptiveMaxPool2d((5,7)) input = torch.randn(1, 64, 8, 9) output = m(input) output.size() torch.Size([1, 64, 5, 7]) target output size of 7x7 (square)...
卷积操作中 pool层是比较重要的,是提取重要信息的操作,可以去掉不重要的信息,减少计算开销。参数: kernel_size(int or tuple) - max pooling的窗口大小, stride(int or tuple, optional) - max pooling的窗口移动的步长。默认值是kernel_size padding(int or tuple, optional) - 输入的每一条边补充0的层数 ...