nn.AvgPool2d

nn.AvgPool2d 是 PyTorch 中的一个二维平均池化层，它可以对输入的二维数据进行下采样操作。在进行下采样时，AvgPool2d 将输入按照固定的窗口大小进行分块，每个窗口内的元素取平均值作为该窗口的输出。AvgPool2d 的主要作用是减小张量的大小，从而降低计算复杂度和参数量。AvgPool2d 的参数包括输入和输出通道数、池化窗口大小、步幅和填充方式等。

相关问题

nn.MaxPool2d与nn.AvgPool2d

nn.MaxPool2d和nn.AvgPool2d都是PyTorch中的池化层，用于减小特征图的尺寸，从而减少模型参数和计算量。它们的区别在于池化操作的方式不同。

nn.MaxPool2d会在池化窗口内取最大值作为输出，这样可以保留特征图中最显著的特征，适用于需要强调局部最大值的任务，如物体检测。

nn.AvgPool2d会在池化窗口内取平均值作为输出，这样可以平滑特征图，适用于需要平滑特征图的任务，如图像分类。

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：

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。