请解释一下nn.AvgPool2d((1, 1))
时间: 2023-06-07 07:07:52 浏览: 43
nn.AvgPool2d((1, 1)) 是一个 PyTorch 中的二维平均池化层,用来对输入张量进行平均池化操作。这里参数 (1, 1) 表示池化窗口大小为 1x1,在二维图像上进行池化操作。由于池化窗口大小为1x1,所以输入张量经过池化操作后不会发生形状变化,每个通道上的数值会计算平均值作为该通道的输出值。
相关问题
torch.nn.AvgPool2d
在PyTorch中,`torch.nn.AvgPool2d`是用于实现2D平均池化操作的类。其用法和`torch.nn.MaxPool2d`类似,只需要将`MaxPool2d`改为`AvgPool2d`即可。例如:
```python
import torch.nn as nn
# 定义一个2层的CNN网络
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, kernel_size=5)
self.pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
return x
```
其中,`nn.AvgPool2d`的参数和`nn.MaxPool2d`的参数一样,可以参考前面的回答。和`MaxPool2d`不同的是,`AvgPool2d`是取池化窗口内像素的平均值作为输出,而不是取最大值。
nn.AvgPool2d(1)
nn.AvgPool2d(1)是一个池化层,它可以对输入的张量进行平均池化操作。具体来说,它的操作是将输入张量按照指定的池化窗口大小进行划分,并计算每个窗口内元素的平均值作为对应输出张量的元素值。在本例中,我们使用了一个(4,4)的输入矩阵,并应用了一个(2,2)的池化核进行求平均操作,得到了一个输出矩阵(3,3)。
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