1. 函数语法格式
torch.nn.MaxPool2d(
kernel_size,
stride=None,
padding=0,
dilation=1,
return_indices=False,
ceil_mode=False
)
2. 参数解释
- kernel_size (int or tuple)【必选】:max pooling 的窗口大小,当最大池化窗口是方形的时候,只需要一个整数边长即可;最大池化窗口不是方形时,要输入一个元组表 高和宽。
- stride (int or tuple, optional)【可选】:max pooling 的窗口移动的步长。默认值是 kernel_size
- padding (int or tuple, optional)【可选】:输入的每一条边补充0的层数
- dilation (int or tuple, optional)【可选】:一个控制窗口中元素步幅的参数
- return_indices (bool)【可选】:如果等于 True,会返回输出最大值的序号,对于上采样操作会有帮助
- ceil_mode (bool)【可选】:如果等于True,计算输出信号大小的时候,会使用向上取整,代替默认的向下取整的操作
⭐ dilation 说明
3. 尺寸关系
4. 使用案例
# pool of square window of size=3, stride=2
m = nn.MaxPool2d(3, stride=2)
# pool of non-square window
m = nn.MaxPool2d((3, 2), stride=(2, 1))
input = torch.randn(20, 16, 50, 32)
output = m(input)
5. nn.functional.max_pool2d
官网链接
torch.nn.functional.max_pool2d(
input,
kernel_size,
stride=None,
padding=0,
dilation=1,
ceil_mode=False,
return_indices=False
)
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