在adaptive_avg_pool2d函数中,找到recompute_scale_factor,并将其替换为_output_size
时间: 2023-08-16 18:06:28 浏览: 41
`recompute_scale_factor`是PyTorch中的一个函数,用于计算自适应平均池化层的输出大小。如果要将其替换为`_output_size`,需要对自适应平均池化层的前向传递函数进行修改。
以下是一个简单的示例代码:
```python
import torch.nn.functional as F
class AdaptiveAvgPool2d(nn.Module):
def __init__(self, output_size):
super(AdaptiveAvgPool2d, self).__init__()
self.output_size = output_size
def forward(self, x):
return F.adaptive_avg_pool2d(x, self.output_size)
```
在这个示例中,我们通过`self.output_size`来指定自适应平均池化层的输出大小,并在前向传递函数中调用了PyTorch中的`F.adaptive_avg_pool2d`函数来进行自适应平均池化操作。由于`F.adaptive_avg_pool2d`函数会自动计算输出大小,因此我们不需要再调用`recompute_scale_factor`函数,而是直接将`self.output_size`作为参数传递给`F.adaptive_avg_pool2d`函数即可。
相关问题
adaptive_avg_pool2d
adaptive_avg_pool2d是PyTorch中的一个函数,用于对输入的2D张量进行自适应平均池化操作。与传统的平均池化不同,自适应平均池化可以对任意大小的输入张量进行池化,并且输出张量的大小可以根据指定的输出尺寸进行自适应调整。
举个例子,如果输入张量的尺寸为[batch_size, channels, height, width],那么adaptive_avg_pool2d函数会对height和width维度分别进行自适应平均池化,输出张量的尺寸为[batch_size, channels, output_height, output_width]。其中,output_height和output_width可以自行指定或者由函数自动计算得出。
该函数的语法如下:
```
torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d(input, output_size)
```
其中,input是要进行自适应平均池化的2D张量,output_size是输出张量的尺寸,可以是一个整数或者一个元组。如果output_size是一个整数,则表示输出张量的高度和宽度都为该整数;如果output_size是一个元组,则表示输出张量的高度和宽度分别为该元组的两个元素。
如果无法更新PyTorch,可以尝试手动修改源代码,将recompute_scale_factor替换为_output_size。在哪修改
要修改的源代码文件是PyTorch的源代码,需要找到recompute_scale_factor所在的文件并将其替换为_output_size。
具体步骤如下:
1. 找到你安装的PyTorch的源代码文件夹,一般在Python的安装路径下的Lib/site-packages/torch文件夹中。
2. 在torch文件夹中,找到nn/functional.py文件。
3. 在functional.py文件中,找到adaptive_avg_pool2d函数的定义。该函数位于大约第3079行左右。
4. 在adaptive_avg_pool2d函数中,找到recompute_scale_factor,并将其替换为_output_size。
5. 保存修改后的代码,并重新安装PyTorch。如果使用pip安装的PyTorch,可以使用以下命令进行重新安装:
```
pip uninstall torch
pip install torch
```
注意:手动修改源代码可能会导致不可预见的问题,建议谨慎操作并备份原始文件。