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。

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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。