如果我想要一个最大池化操作,输入为3x3, 池化的窗口为2x2,输出为2x2,不显式指明参数,求pytorch代码
时间: 2023-04-06 22:03:19 浏览: 67
import torch.nn as nn
maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
input_tensor = torch.randn(1, 1, 3, 3)
output_tensor = maxpool(input_tensor)
print(output_tensor.size()) # 输出为torch.Size([1, 1, 2, 2])
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如果我想要一个最大池化操作,输入为3x3, 池化的窗口为2x2,输出为2x2,求pytorch代码
可以使用torch.nn.MaxPool2d函数实现最大池化操作,代码如下:
import torch
input_tensor = torch.randn(1, 1, 3, 3) # 输入为1个通道,大小为3x3的张量
max_pool = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 池化窗口为2x2,步长为2
output_tensor = max_pool(input_tensor) # 输出为1个通道,大小为2x2的张量
print(output_tensor) # 输出结果为大小为2x2的张量
将xyz三个数据输出为一个csv文件,对应的表头为x1,x2,x3
将数据XYZ转换为CSV文件,你需要按照以下步骤操作:
1. 创建一个列表或数组,其中包含三列的数据,比如 `data = [[x1_1, x2_1, x3_1], [x1_2, x2_2, x3_2], ..., [x1_n, x2_n, x3_n]]`,这里`n`代表行数。
2. 使用Python的内置模块`csv`来创建并写入CSV文件。首先导入`csv`库:
```python
import csv
```
3. 定义一个函数来写入CSV文件:
```python
def write_to_csv(file_name, data):
with open(file_name, 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(['x1', 'x2', 'x3']) # 写入表头
for row in data:
writer.writerow(row)
# 调用这个函数,提供文件名和数据
write_to_csv('output.csv', data)
```
4. 运行上述代码后,`output.csv` 文件就会生成,里面包含了`x1`, `x2`, `x3` 三列的数据。