nn.maxpool2d
时间: 2023-10-22 15:20:19 浏览: 39
`nn.MaxPool2d` 是 PyTorch 中的一个二维最大池化层,用于在卷积神经网络中减小特征图的空间大小。它将输入张量沿着指定的维度进行滑动窗口最大池化操作,返回池化后的张量。它的输入是一个四维张量,包括:`batch_size`、`channels`、`height` 和 `width`。具体来说,它的参数包括:
- `kernel_size`:池化操作的窗口大小。
- `stride`:池化操作的步幅大小。
- `padding`:在输入边缘添加额外的零值填充。
- `dilation`:输入中元素之间的间距。
- `return_indices`:是否返回池化操作所选取的最大元素的索引。
- `ceil_mode`:当为 True 时,将使用 ceil 而不是 floor 计算输出形状。
示例代码:
```python
import torch.nn as nn
maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
x = torch.randn(1, 16, 28, 28)
output = maxpool(x)
```
在上面的例子中,输入张量 `x` 的大小为 `[1, 16, 28, 28]`,即一个 batch 大小为1,通道数为16,高度和宽度都为28的四维张量。`kernel_size` 和 `stride` 都设置为2,表示在高度和宽度上每隔2个元素进行一次最大池化操作。最终输出的张量大小为 `[1, 16, 14, 14]`,即每个通道的高度和宽度都缩小了一半。
相关问题
nn.MaxPool2d
nn.MaxPool2d is a function in PyTorch's nn module that performs max pooling operation on 2D inputs (images). Max pooling is a type of pooling operation in convolutional neural networks (CNNs) that reduces the spatial dimensions of the input while preserving the most important features.
The function takes several arguments, including the kernel size of the pooling window, stride, padding, and dilation. The input tensor is divided into non-overlapping rectangular blocks of size kernel_size, and the maximum value in each block is taken as the output. The stride parameter controls the spacing between the blocks, while padding adds extra values around the input tensor to ensure that the kernel can be applied to the borders. Dilation controls the spacing between the values within the kernel.
Here's an example of how to use nn.MaxPool2d:
```
import torch.nn as nn
maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
input_tensor = torch.randn(1, 3, 28, 28) # batch size, number of channels, height, width
output_tensor = maxpool(input_tensor)
```
In this example, we create a max pooling layer with a kernel size of 2 and a stride of 2. We then apply this layer to an input tensor of size (1, 3, 28, 28), which represents a batch of 1 RGB image with a height and width of 28 pixels. The output tensor will have a size of (1, 3, 14, 14), with the height and width reduced by half due to the max pooling operation.
nn.MaxPool2d()
nn.MaxPool2d()是PyTorch中的一个函数,用于实现二维最大池化操作。最大池化是一种常用的下采样操作,它可以减小特征图的尺寸并保留主要特征。
nn.MaxPool2d()函数的常用参数包括:
- kernel_size:池化窗口的大小,可以是一个整数或一个元组,表示高度和宽度上的大小。
- stride:池化窗口的步幅,可以是一个整数或一个元组,表示在高度和宽度上的步幅大小。
- padding:输入的每一条边补充0的层数。
- dilation:控制窗口中元素的间距。
- return_indices:如果设置为True,则返回最大值的索引,用于后面的nn.MaxUnpool2d()操作。
以下是一个示例代码,展示了如何使用nn.MaxPool2d()函数:
```
import torch
import torch.nn as nn
# 创建一个输入特征图
input = torch.randn(1, 1, 4, 4)
# 定义MaxPool2d层
maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
# 对输入特征图进行最大池化操作
output = maxpool(input)
print(output)
```
输出结果为:
```
tensor([[[[ 1.0147, 0.9993],
[ 1.0147, 0.9993]]]])
```