图片大小为512*3*3经过nn.adaptiveavgpool2d为什么大小会变为5.12*7*7
时间: 2023-10-21 12:33:43 浏览: 35
这是因为nn.AdaptiveAvgPool2d()函数会根据输入的大小和输出大小自动计算stride和padding,从而将输入的大小调整为输出的大小。在你的例子中,输入大小为512*3*3,输出大小为7*7,因此函数会计算出stride和padding的值,并将输入的大小调整为5.12*7*7。这个大小与输入的通道数512无关,因为nn.AdaptiveAvgPool2d()函数对每个通道都会独立地进行操作。
相关问题
torch.nn.AdaptiveAvgPool2d
torch.nn.AdaptiveAvgPool2d是一个自适应的平均池化层,可以根据输入的大小自动调整输出的大小。它通常用于卷积神经网络中,用于减少特征图的大小并提取特征。
相关问题:
1. AdaptiveAvgPool2d与AvgPool2d有什么区别?
2. 在什么情况下使用Adaptive
nn.AdaptiveAvgPool2d
`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。