nn.AdaptiveAvgPool2d 怎么用
时间: 2023-06-08 07:03:54 浏览: 48
nn.AdaptiveAvgPool2d 是一个用于自适应平均池化的模块,它可以根据输入的大小自动计算输出的大小。
使用它需要指定输出的大小,例如:
```python
import torch.nn as nn
# 输入为 (batch_size, channels, height, width)
input = torch.randn(16, 64, 128, 128)
# 定义自适应平均池化
adaptive_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7))
# 输出为 (batch_size, channels, 7, 7)
output = adaptive_avg_pool(input)
```
其中 `(7, 7)` 表示输出的大小为 7x7。这里输入的高度和宽度可以是任意的,输出的大小会自动计算,保证输出的大小和指定的大小相同。
相关问题
nn.AdaptiveAvgPool2d
nn.AdaptiveAvgPool2d 是 PyTorch 中的一个池化层,它可以动态地将输入张量的大小调整为指定的输出大小并进行平均池化操作。这个层通常用在卷积神经网络中,用于将卷积层的输出张量形状调整为固定大小的特征图。与传统的 AvgPool2d 不同的是,nn.AdaptiveAvgPool2d 不需要指定池化窗口大小,而是直接指定输出大小。这个层的输入和输出形状如下:
输入形状:$(N, C, H_{in}, W_{in})$
输出形状:$(N, C, H_{out}, W_{out})$
其中,$N$ 表示批次大小,$C$ 表示输入通道数,$H_{in}$ 和 $W_{in}$ 表示输入特征图的高度和宽度,$H_{out}$ 和 $W_{out}$ 表示输出特征图的高度和宽度。nn.AdaptiveAvgPool2d 的使用示例如下:
```
import torch.nn as nn
# 将输入特征图的大小调整为 (7, 7)
adaptive_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7))
x = torch.randn(1, 64, 10, 10)
y = adaptive_avg_pool(x)
print(y.shape) # torch.Size([1, 64, 7, 7])
```
pytorch nn.adaptiveavgpool2d公式
PyTorch中的nn.adaptiveavgpool2d是一种自适应平均池化函数,用于将输入张量的大小调整为指定输出大小。它采用的池化方式与常规2D平均池化相同,但可以选择使用指定的输出大小,而无需输入形状。
公式如下:
```
output = F.adaptive_avg_pool2d(input, output_size)
```
其中,input是待池化的输入张量,output_size是输出张量的大小。该函数可以处理任何输入尺寸的张量,并输出指定大小的张量。
在进行自适应平均池化时,我们需要首先计算出输入张量的每个通道的平均值,并将其存储在输出张量的相应位置上。计算公式如下:
```
out[n,c,h,w] = (1/(kernel_size[0]*kernel_size[1]))*sum_{i=0}^{kernel_size[0]-1} sum_{j=0}^{kernel_size[1]-1} input[n,c,stride[0] \times h+i,stride[1] \times w+j]
```
其中,n、c、h、w分别表示输出张量中的批次数、通道数、高度和宽度;kernel_size是池化核的大小;stride是每个维度上的步长。
因此,通过使用nn.adaptiveavgpool2d函数,我们可以方便地对输入张量进行平均池化,并将其大小调整为指定输出大小,以生成与输入具有相同通道数,但不同尺寸的输出。