return torch.max_pool2d(input, kernel_size, stride, padding, dilation, ceil_mode)
时间: 2023-05-02 17:01:07 浏览: 232
这是一个使用pytorch库中的max_pool2d函数的代码。参数包括输入input张量、卷积核的大小kernel_size、步长stride、填充padding、膨胀系数dilation和是否向上取整ceil_mode。函数的返回值是池化后的张量。
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named tensors and all their associated apis are an experimental feature and subject to change. please do not use them for anything important until they are released as stable. (triggered internally at ..\c10/core/tensorimpl.h:1156.) return torch.max_pool2d(input, kernel_size, stride, padding, dilation, ceil_mode)
命名张量及其所有相关的API都是一项实验性功能,可能会发生改变。在它们被稳定发布之前,请不要将它们用于任何重要任务。(在 ..\\c10/core/tensorimpl.h:1156. 触发了内部操作)。返回 torch.max_pool2d(input, kernel_size, stride, padding, dilation, ceil_mode)。
torch.nn.maxpool2d参数说明
torch.nn.maxpool2d函数的参数说明如下:
torch.nn.maxpool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
其中:
- input:输入的张量,形状为(batch_size, channels, height, width)。
- kernel_size:池化核的大小,可以是一个整数或一个元组,表示池化核的高度和宽度。
- stride:池化操作的步长,可以是一个整数或一个元组,表示在高度和宽度方向上的步长。
- padding:填充的大小,可以是一个整数或一个元组,表示在高度和宽度方向上的填充大小。
- dilation:膨胀系数,可以是一个整数或一个元组,表示在高度和宽度方向上的膨胀系数。
- ceil_mode:是否使用向上取整的方式计算输出大小,如果为True,则输出大小为向上取整的结果,否则为向下取整的结果。