pytorch avgpool2d

PyTorch的avgpool2d是一个用于平均池化操作的函数。平均池化是一种降低图像尺寸并保留主要特征的方法。

在PyTorch中，avgpool2d函数的使用方式如下：

torch.nn.functional.avg_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=None)

- input: 输入的张量，形状为(N, C, H, W)，其中N是batch大小，C是通道数，H是高度，W是宽度。
- kernel_size: 池化窗口的大小，可以是单个整数来表示正方形窗口，或者是一个元组来表示不同的高度和宽度。
- stride: 池化步幅的大小。默认值为kernel_size。
- padding: 输入的每一条边补充0的层数。
- ceil_mode: 当为True时，进行上取整，当为False时，进行下取整。
- count_include_pad: 计算池化时是否包括填充的0。
- divisor_override: 默认值为None，如果指定了值，将覆盖计算池化区域大小的除数。

例如，如果我们有一个输入张量shape为(1, 1, 4, 4)，池化窗口大小为2x2，步幅为2，填充为0，那么我们可以使用avgpool2d进行平均池化操作：

import torch
import torch.nn.functional as F

input = torch.tensor([[[[1, 2, 3, 4], 
                        [5, 6, 7, 8], 
                        [9, 10, 11, 12], 
                        [13, 14, 15, 16]]]])

output = F.avg_pool2d(input, kernel_size=2, stride=2, padding=0)
print(output)

输出结果为：

tensor([[[[ 3.5000,  5.5000],
          [11.5000, 13.5000]]]])

在这个例子中，输入经过2x2的平均池化后，输出的张量形状变为(1, 1, 2, 2)，计算过程是将每个2x2的窗口内的数值求平均。

总结来说，PyTorch的avgpool2d函数可以对输入张量进行二维平均池化操作，通过指定池化窗口的大小、步幅、填充等参数来实现不同的降维效果。