nn.AdaptiveAvgPool2d
时间: 2023-07-13 13:28:05 浏览: 60
`nn.AdaptiveAvgPool2d` 是 PyTorch 中的一个类,用于实现自适应平均池化操作。与传统的平均池化操作不同的是,自适应平均池化操作可以自动适应输入的大小,输出固定大小的特征图。
`nn.AdaptiveAvgPool2d` 的构造函数如下:
```python
class nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)
```
其中,`output_size` 表示输出的特征图大小,可以是一个整数,表示输出特征图的高度和宽度相等,也可以是一个元组,表示输出特征图的高度和宽度分别为元组中的两个整数。
使用示例:
```python
import torch.nn as nn
# 定义一个自适应平均池化层,输出特征图大小为 7x7
adaptive_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(7)
# 输入一个大小为 3x224x224 的张量
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 经过自适应平均池化层后,输出大小为 1x3x7x7 的张量
out = adaptive_pool(x)
```
在上述示例中,我们首先定义了一个自适应平均池化层 `adaptive_pool`,输出特征图大小为 7x7。然后,我们定义了一个大小为 3x224x224 的张量 `x`,并将其输入到自适应平均池化层中进行计算。最终,我们得到了一个大小为 1x3x7x7 的张量 `out`。其中,1 表示 batch size 的大小,3 表示输入张量的通道数,7x7 表示输出特征图的大小。
相关问题
nn.adaptiveavgpool2d
nn.AdaptiveAvgPool2d 是 PyTorch 中的一个适配平均池化层。它可以根据输入的形状动态地计算输出形状,并在输出上进行平均池化。它与 nn.AvgPool2d 不同,nn.AvgPool2d 需要事先指定池化窗口的大小。
pytorch nn.adaptiveavgpool2d公式
PyTorch中的nn.adaptiveavgpool2d是一种自适应平均池化函数,用于将输入张量的大小调整为指定输出大小。它采用的池化方式与常规2D平均池化相同,但可以选择使用指定的输出大小,而无需输入形状。
公式如下:
```
output = F.adaptive_avg_pool2d(input, output_size)
```
其中,input是待池化的输入张量,output_size是输出张量的大小。该函数可以处理任何输入尺寸的张量,并输出指定大小的张量。
在进行自适应平均池化时,我们需要首先计算出输入张量的每个通道的平均值,并将其存储在输出张量的相应位置上。计算公式如下:
```
out[n,c,h,w] = (1/(kernel_size[0]*kernel_size[1]))*sum_{i=0}^{kernel_size[0]-1} sum_{j=0}^{kernel_size[1]-1} input[n,c,stride[0] \times h+i,stride[1] \times w+j]
```
其中,n、c、h、w分别表示输出张量中的批次数、通道数、高度和宽度;kernel_size是池化核的大小;stride是每个维度上的步长。
因此,通过使用nn.adaptiveavgpool2d函数,我们可以方便地对输入张量进行平均池化,并将其大小调整为指定输出大小,以生成与输入具有相同通道数,但不同尺寸的输出。
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