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。

相关问题

nn.AdaptiveAvgPool2d

`nn.AdaptiveAvgPool2d` 是 PyTorch 中的一个层，它可以对输入进行自适应平均池化操作（Adaptive Average Pooling）。与传统的固定尺寸池化不同，自适应池化的输出尺寸可以根据输入的大小进行自适应调整。`nn.AdaptiveAvgPool2d` 的输入为一个四维张量，即 `(batch_size, channels, height, width)`，输出为一个四维张量，其形状为 `(batch_size, channels, output_height, output_width)`。

在进行自适应池化时，我们需要指定输出的目标大小（`output_size`），例如 `(7, 7)`。在进行池化时，`nn.AdaptiveAvgPool2d` 会计算输入的长和宽的比例，并根据输出目标大小计算出目标长和宽的比例。然后按照目标比例对输入进行裁剪，使得裁剪后的输入的长和宽与目标大小的比例相同。最后，`nn.AdaptiveAvgPool2d` 对裁剪后的输入进行普通的平均池化操作，并输出池化后的结果。

例如，如果输入大小为 `(batch_size, channels, 10, 20)`，并指定输出大小为 `(7, 7)`，则 `nn.AdaptiveAvgPool2d` 会首先计算输入的长和宽的比例为 `10/20=0.5`，然后计算目标长和宽为 `7/0.5=14`。接下来，它会对输入进行裁剪，使得裁剪后的输入大小为 `(batch_size, channels, 14, 14)`，然后对裁剪后的输入进行普通的平均池化操作，最终输出大小为 `(batch_size, channels, 7, 7)` 的四维张量。

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。