nn.adaptiveavgpool2d()

nn.adaptiveavgpool2d()是PyTorch中的一个函数，用于对输入的二维张量进行自适应平均池化操作。它可以根据输入的大小自动计算池化窗口的大小和步幅，从而适应不同大小的输入。该函数的输出是一个二维张量，其形状由输出大小参数决定。

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nn.AdaptiveAvgPool2d

nn.AdaptiveAvgPool2d 是 PyTorch 中的一个池化层，它可以动态地将输入张量的大小调整为指定的输出大小并进行平均池化操作。这个层通常用在卷积神经网络中，用于将卷积层的输出张量形状调整为固定大小的特征图。与传统的 AvgPool2d 不同的是，nn.AdaptiveAvgPool2d 不需要指定池化窗口大小，而是直接指定输出大小。这个层的输入和输出形状如下：

输入形状：$(N, C, H_{in}, W_{in})$
输出形状：$(N, C, H_{out}, W_{out})$

其中，$N$ 表示批次大小，$C$ 表示输入通道数，$H_{in}$ 和 $W_{in}$ 表示输入特征图的高度和宽度，$H_{out}$ 和 $W_{out}$ 表示输出特征图的高度和宽度。nn.AdaptiveAvgPool2d 的使用示例如下：

import torch.nn as nn

# 将输入特征图的大小调整为 (7, 7)
adaptive_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7))
x = torch.randn(1, 64, 10, 10)
y = adaptive_avg_pool(x)
print(y.shape)  # torch.Size([1, 64, 7, 7])

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。