maxpool2d参数

MaxPool2d是PyTorch中的一个池化层，它的作用是对输入的二维张量进行最大值池化操作，从而减小特征图的大小并提取出重要的特征。MaxPool2d的参数如下：

torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)

其中，各个参数的含义如下：

- `kernel_size`：池化核的大小，可以是一个整数（表示正方形池化核），或者是一个二元组（表示矩形池化核）。

- `stride`：池化操作的步长，可以是一个整数（表示在两个相邻的池化窗口之间的距离），或者是一个二元组（表示在两个相邻的池化窗口之间的水平和垂直距离）。如果不指定该参数，则默认为`kernel_size`。

- `padding`：在输入张量的每个边缘添加零值元素的数量。可以是一个整数（表示在所有边缘添加相同数量的零值元素），或者是一个二元组（表示在水平和垂直方向上分别添加不同数量的零值元素）。如果不指定该参数，则默认为0。

- `dilation`：卷积核元素之间的间隔（也称为膨胀因子）。可以是一个整数或者是一个二元组。如果不指定该参数，则默认为1。

- `return_indices`：是否返回池化操作的索引，默认为False。如果为True，则会返回一个元组`(output, indices)`，其中`indices`记录了池化操作中每个最大值元素的位置索引。

- `ceil_mode`：当计算池化窗口大小时，是否采用向上取整的方式。默认为False，表示采用向下取整的方式。