全局平均池化代码

以下是一个示例代码，用于执行 2D 全局平均池化：

import torch.nn as nn

# 输入特征图的大小为 (batch_size, channels, height, width)
input_tensor = ...

# 定义 2D 全局平均池化层
global_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=(1, 1))

# 对输入特征图执行全局平均池化
output_tensor = global_avg_pool(input_tensor)

# 输出特征图的大小为 (batch_size, channels, 1, 1)
print(output_tensor.size())

注意，上面的代码中，使用了 `nn.AdaptiveAvgPool2d` 层来执行全局平均池化。这个层可以自动计算输入特征图的大小，并输出指定大小的特征图。在本例中，我们将输出大小设置为 `(1, 1)`，以便执行全局平均池化。

相关问题

python全局平均池化代码

以下是python的全局平均池化代码示例：

import numpy as np

def global_average_pooling(x):
    # x为输入的特征图，shape为(batch_size, height, width, channels)
    return np.mean(x, axis=(1, 2))  # 对height和width维度求平均，得到shape为(batch_size, channels)的特征向量

注：这里使用了numpy库的mean函数，axis参数为指定要进行求平均的维度，这里指定为(1,2)，即height和width维度。

全局平均池化层详细代码

以下是一个简单的全局平均池化层的代码实现，使用PyTorch框架：

import torch.nn as nn

class GlobalAvgPool2d(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(GlobalAvgPool2d, self).__init__()

    def forward(self, x):
        # x shape: (batch_size, channels, height, width)
        return nn.functional.adaptive_avg_pool2d(x, 1).squeeze()

在这个实现中，我们定义了一个 GlobalAvgPool2d 类，继承自 nn.Module。在构造函数中，我们没有做任何事情，因为全局平均池化层不需要任何参数。

在 forward 方法中，我们使用 PyTorch 内置的 adaptive_avg_pool2d 函数来执行全局平均池化操作。这个函数会自动适应输入张量的大小，并在其上执行平均池化操作。我们将输出张量的大小从 (batch_size, channels, height, width) 改变为 (batch_size, channels)，通过调用 squeeze() 方法删除了大小为 1 的维度。

这个实现可以很容易地添加到任何具有类似于 ResNet 或 VGG 的架构中，以实现全局平均池化。