stride=(2, 3) 什么意思
时间: 2024-02-05 08:03:45 浏览: 31
stride=(2, 3)表示在进行2D最大池化操作时,在行方向上每隔2个元素取一个值,在列方向上每隔3个元素取一个值。这就是池化窗口在输入张量上移动的步幅。假设输入张量的大小为(H, W),池化窗口大小为(kh, kw),步幅为(sh, sw),那么池化后的输出张量的大小为:
- 高度: OH = floor((H - kh + ph + sh) / sh) + 1,其中ph为填充大小
- 宽度: OW = floor((W - kw + pw + sw) / sw) + 1,其中pw为填充大小
在本例中,步幅为(2, 3),表示在行方向上每隔2个元素取一个值,在列方向上每隔3个元素取一个值,所以输出张量的大小会相应地减小。
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self.conv7_1 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_3 = nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)的意思
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pool2d = nn.MaxPool2d(3, padding=1, stride=2) pool2d(X) 什么意思
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1. nn.MaxPool2d(3, padding=1, stride=2):创建一个2D最大池化层,池化核的大小为3x3,步长为2,填充为1。
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这段代码的作用是对输入张量X进行2D最大池化操作,将其尺寸缩小并提取出重要的特征信息。其中,填充参数padding=1可以在输入的边缘周围添加一层0,保证输入张量的边缘像素也能够参与池化操作。而步长参数stride=2则规定了池化操作的步长,即每次池化操作的移动距离为2个像素。