pytorch实现池化层

PyTorch实现池化层可以使用torch.nn模块中的MaxPool2d或AvgPool2d函数。其中，MaxPool2d实现最大池化操作，AvgPool2d实现平均池化操作。这两个函数的参数都包括kernel_size（池化核大小）、stride（步长大小）、padding（填充大小）等。

下面是MaxPool2d和AvgPool2d的使用示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 输入数据大小为[batch_size, channel, height, width]
inputs = torch.randn(16, 3, 32, 32)

# 使用MaxPool2d进行最大池化操作
maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
output = maxpool(inputs)

# 使用AvgPool2d进行平均池化操作
avgpool = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2)
output = avgpool(inputs)