torch.nn.AdaptiveAvgPool2d
时间: 2023-11-14 13:09:06 浏览: 44
torch.nn.AdaptiveAvgPool2d是一个自适应的平均池化层,可以根据输入的大小自动调整输出的大小。它通常用于卷积神经网络中,用于减少特征图的大小并提取特征。
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def adaptive_avg_pool2d(input, output_size): # type: (Tensor, BroadcastingList2[int]) -> Tensor r""" Applies a 2D adaptive average pooling over an input signal composed of several input planes. See :class:`~torch.nn.AdaptiveAvgPool2d` for details and output shape. Args: output_size: the target output size (single integer or double-integer tuple) """ if has_torch_function_unary(input): return handle_torch_function(adaptive_avg_pool2d, (input,), input, output_size) _output_size = _list_with_default(output_size, input.size()) return torch._C._nn.adaptive_avg_pool2d(input, _output_size)
这段代码定义了一个函数`adaptive_avg_pool2d`,它的作用是对输入的二维信号进行自适应平均池化操作,得到指定输出尺寸的输出信号。具体来说,该函数通过调用PyTorch C++扩展库中的`torch._C._nn.adaptive_avg_pool2d`函数实现。
该函数的参数包括输入信号`input`和目标输出尺寸`output_size`。其中,`input`是一个`Tensor`类型的变量,表示输入的二维信号,`output_size`是一个整数或长度为2的整数列表,表示期望的输出尺寸。
该函数首先会判断`input`是否支持通过`torch.autograd.Function`进行自动求导,如果支持,则调用`handle_torch_function`函数处理。接着,函数会根据`output_size`的类型,将其转换为长度为2的整数列表`_output_size`。最后,函数调用`torch._C._nn.adaptive_avg_pool2d`函数对`input`进行自适应平均池化操作,并返回池化后的结果。
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])
```