nn.MaxPool2d 输入输出参数的公式
时间: 2023-11-19 08:06:30 浏览: 59
nn.MaxPool2d 的输入和输出参数公式如下:
输入尺寸:(N, C, H_in, W_in)
输出尺寸:(N, C, H_out, W_out)
其中,
N 表示输入的 batch size
C 表示输入的通道数
H_in 表示输入的高度
W_in 表示输入的宽度
H_out 表示输出的高度
W_out 表示输出的宽度
计算公式如下:
H_out = floor((H_in - kernel_size) / stride + 1)
W_out = floor((W_in - kernel_size) / stride + 1)
其中,
kernel_size 表示池化窗口的大小
stride 表示池化窗口的步长
需要注意的是,计算时使用 floor 函数取整,保证输出尺寸为整数。
相关问题
nn.maxpool2d的输出
nn.MaxPool2d的输出是对输入张量在每个通道上进行二维最大池化操作后得到的张量。最大池化操作是将输入张量划分为不重叠的矩形区域,并在每个区域中选择最大的元素作为输出。这样可以减少特征图的空间尺寸,同时保留重要的特征。
输出张量的大小取决于输入张量的大小、池化核大小、步幅和填充的设置。通常情况下,输出张量的空间维度将会减小,而通道数将保持不变。具体来说,输出张量的形状是 `(batch_size, channels, out_height, out_width)`,其中 `batch_size` 是输入张量的批大小,`channels` 是通道数,`out_height` 和 `out_width` 是输出特征图的高度和宽度。
请注意,nn.MaxPool2d还有一些可选参数,如dilation(膨胀率)和ceil_mode(上取整模式),它们可以进一步影响输出张量的形状和内容。
nn.MaxPool2d及其默认值
nn.MaxPool2d是PyTorch中的一个池化层,用于对输入的二维数据进行最大值池化操作。它可以在输入的特征图上进行滑动窗口的最大值操作,从而减小特征图的尺寸。
nn.MaxPool2d的默认参数如下:
- kernel_size:池化窗口的大小,默认为3。
- stride:池化窗口的滑动步长,默认为None,表示使用kernel_size作为步长。
- padding:输入的每一条边补充0的层数,默认为0。
- dilation:控制窗口内元素的间距,默认为1。
- return_indices:如果设置为True,则返回最大值的索引,默认为False。
- ceil_mode:当输入尺寸除以步长不是整数时,是否向上取整,默认为False。
相关问题:
1. nn.MaxPool2d是用来做什么的?
2. nn.MaxPool2d的默认参数有哪些?
3. 如何设置nn.MaxPool2d的池化窗口大小?
4. nn.MaxPool2d的步长是如何确定的?
5. nn.MaxPool2d的padding参数有什么作用?