MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
时间: 2023-10-29 07:05:05 浏览: 70
MaxPool2d是PyTorch中的一个函数,它用于进行二维最大池化操作。它的参数有:
- kernel_size:池化核的大小,可以是一个整数或一个元组,如(2,2)
- stride:池化操作的步幅,可以是一个整数或一个元组,如(2,2)
- padding:填充的大小,可以是一个整数或一个元组,如(1,1)
- dilation:空洞卷积的空洞大小,默认为1,表示没有空洞卷积
- ceil_mode:当为True时,表示采用向上取整的方式计算输出大小,当为False时,表示采用向下取整的方式计算输出大小。
MaxPool2d函数的作用是对输入的二维数据进行最大池化操作,即在每个池化窗口中取最大值作为输出。池化窗口的大小、步幅和填充大小可以根据实际需求进行设定。最终输出的大小取决于输入数据的大小和池化操作的参数。
相关问题
解释这行代码的意思(maxpool): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False)
MaxPool2d 是 PyTorch 中的一个池化层函数,用于特征图的下采样操作。其中,kernel_size 表示池化核的大小,stride 表示步长,padding 表示在特征图边缘维度加上的 padding 值,dilation 表示卷积核的扩张率,ceil_mode 表示是否采用向上取整的方式进行下采样。
根据提示,补充代码,构建出满足打印输出要求结当实例化结果打印时结构如下,即为通过测试: LeNet( (conv): Sequential( (0): Conv2d(1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (1): Sigmoid() (2): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (3): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (4): Sigmoid() (5): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) ) (fc): Sequential( (0): Linear(in_features=256, out_features=120, bias=True) (1): Sigmoid() (2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True) (3): Sigmoid() (4): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True) ) )构的 LeNet 模型。
可以使用以下代码构建 LeNet 模型:
```python
import torch.nn as nn
class LeNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(LeNet, self).__init__()
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5),
nn.Sigmoid(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5),
nn.Sigmoid(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(in_features=256, out_features=120),
nn.Sigmoid(),
nn.Linear(in_features=120, out_features=84),
nn.Sigmoid(),
nn.Linear(in_features=84, out_features=10)
)
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.fc(x)
return x
lenet = LeNet()
print(lenet)
```