nn.AvgPool2d
时间: 2023-10-16 11:11:26 浏览: 31
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
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。
python nn.AvgPool2d()函数功能
`nn.AvgPool2d()`函数是PyTorch中的一个二维平均池化层,它能够对输入的二维数据进行下采样操作。该函数的主要功能是对输入的每个二维通道进行平均池化,即将每个通道内的数据按照一定的步长进行平均池化,得到一个更小的输出张量。`nn.AvgPool2d()`函数的参数包括:
- `kernel_size`:池化窗口的大小,可以是一个整数或一个元组(h, w),默认为(2,2)
- `stride`:池化窗口的滑动步长,可以是一个整数或一个元组(h, w),默认为(2,2)
- `padding`:输入的每个边缘填充0的数量,可以是一个整数或一个元组(h, w),默认为0
- `ceil_mode`:当为True时,会使用ceil函数计算输出形状,当为False时,使用floor函数计算输出形状。默认为False
- `count_include_pad`:当为True时,会将输入中填充的元素也包括在池化窗口内进行平均池化,当为False时,不包括。默认为True
例如,下面的代码展示如何使用`nn.AvgPool2d()`函数对一个输入的张量进行平均池化:
```python
import torch.nn as nn
# 定义一个输入张量 x
x = torch.randn(1, 3, 28, 28)
# 定义一个二维平均池化层
avg_pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
# 对输入张量进行平均池化
output = avg_pool(x)
```
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