AdaptiveMaxPool2d和MaxPool2d有什么不同

时间: 2023-12-21 10:03:53 浏览: 170
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浅谈pytorch池化maxpool2D注意事项

AdaptiveMaxPool2d和MaxPool2d都是PyTorch中的池化层，但在实现方式上有所不同。 MaxPool2d是一个固定的池化层，它的输入是一个固定大小的张量，输出也是一个固定大小的张量。MaxPool2d可以通过指定池化核大小和步幅来控制输出大小。 而AdaptiveMaxPool2d是一个自适应的池化层，它的输入和输出大小可以灵活地调整以适应不同的输入大小。AdaptiveMaxPool2d接受一个输出大小作为参数，然后自动计算池化核大小和步幅以产生所需的输出大小。 因此，AdaptiveMaxPool2d通常用于需要动态输出大小的场景，例如在对不同大小的图像进行分类时。而MaxPool2d则更适用于固定大小的输入。
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nn.MaxPool2d和nn.AdaptiveMaxPool2d的区别

torch.nn.MaxPool2d和torch.nn.AdaptiveMaxPool2d都是PyTorch中的池化层，但是它们有一些不同之处。其中，nn.MaxPool2d是一个传统的池化层，它需要指定池化窗口的大小和步长，然后通过在输入上滑动池化窗口并在每个...

AdaptiveMaxPool2d

adaptive_maxpool = torch.nn.AdaptiveMaxPool2d((16, 16)) # 输出大小为[16, 16] # 对输入张量进行自适应最大池化 output_tensor = adaptive_maxpool(input_tensor) print(output_tensor.size()) # 输出：torch....

nn.AdaptiveMaxPool2d如何使用

from torch.nn.functional import adaptive_max_pool2d 2. 定义AdaptiveMaxPool2d层，指定输出特征图的宽度和高度。例如，如果你想要输出固定大小为(1, 1)的特征图，你可以这样做： python pool_layer...

class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super().__init__() self.maxpool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.se = nn.Sequential( nn.Conv2d(channel, channel // reduction, 1, bias=False), nn.ReLU(), nn.Conv2d(channel // reduction, channel, 1, bias=False) ) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): max_result = self.maxpool(x) avg_result = self.avgpool(x) max_out = self.se(max_result) avg_out = self.se(avg_result) output = self.sigmoid(max_out + avg_out) return output

- 创建了一个自适应最大池化层（nn.AdaptiveMaxPool2d）和一个自适应平均池化层（nn.AdaptiveAvgPool2d）。 - 创建了一个序列模块（nn.Sequential），其中包含两个卷积层： - 第一个卷积层将输入通道数减少为原来...

class ECA_MaxPool_layer(nn.Module): def __init__(self, channel): super(ECA_MaxPool_layer, self).__init__() b = 1 gamma = 2 k_size = int(abs(math.log(channel,2)+b)/gamma) k_size = k_size if k_size % 2 else k_size+1 self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) def forward(self, x): # b, c, h, w = x.size() y = self.max_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1) return x * y.expand_as(x)

这是一个PyTorch模块，实现了ECA（Efficient Channel Attention）和最大池化的结合，其中ECA是一种轻量级的注意力机制，可以在保持模型轻量的同时提升模型性能。具体地说，该模块输入一个四维张量x，对其进行最大...

用tensorflow的layers.Layer模块改写class ChannelAttention(nn.Module): def init(self, in_planes, ratio = 4): super(ChannelAttention, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return self.sigmoid(out)

使用layers.GlobalAveragePooling2D()代替了nn.AdaptiveAvgPool2d(1)，使用layers.GlobalMaxPooling2D()代替了nn.AdaptiveMaxPool2d(1)。同时，我使用了layers.Conv2D()代替了nn.Conv2d()，并且在第一个卷积层中加入...

class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio = 4): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return self.sigmoid(out)

模块首先将输入通过平均池化和最大池化分别进行特征提取，然后通过两个卷积层进行特征变换，最后将变换后的结果相加并通过sigmoid激活函数输出。这个模块可以被应用在任何的卷积神经网络中，用于提升模型的性能。

用tensorflow的layers.Layer模块改写 class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio = 4): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return self.sigmoid(out)

在ChannelAttention的__init__函数中，使用了GlobalAveragePooling2D和GlobalMaxPooling2D函数分别对输入数据进行global average pooling和global max pooling操作，然后使用Conv2D函数构建全连接层，并...

class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=4): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) # 利用1x1卷积代替全连接 self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return self.sigmoid(out) class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7' padding = 3 if kernel_size == 7 else 1 self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) x = self.conv1(x) return self.sigmoid(x)

这段代码定义了两个 PyTorch 模块：通道注意力模块（ChannelAttention）和空间注意力模块（SpatialAttention）。这两个模块都是用来增强卷积神经网络的表达能力的。 通道注意力模块的输入是一个四维张量 x，其形状...

以上代码出现AttributeError: module 'torch.nn.grad' has no attribute 'adaptive_max_pool2d_backward'错误

此代码报错AttributeError: module 'torch.nn.grad' has no attribute 'adaptive_max_pool2d_backward'是因为在当前的PyTorch版本中，torch.nn.grad模块并没有adaptive_max_pool2d_backward这个属性。...

from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn as nn import torch # 定义超像素池化层 class SuperpixelPooling(nn.Module): def init(self, n_segments): super(SuperpixelPooling, self).init() self.n_segments = n_segments def forward(self, x): # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(x.permute(0, 2, 3, 1).numpy(), n_segments=self.n_segments, compactness=10) # 将超像素标记图转换为张量 segments_tensor = torch.from_numpy(segments).unsqueeze(0).unsqueeze(0) # 将张量 x 与超像素标记图张量 segments_tensor 进行逐元素相乘 pooled = x * segments_tensor.float() # 在超像素维度上进行最大池化 pooled = nn.AdaptiveMaxPool2d((self.n_segments, 1))(pooled) # 压缩超像素维度 pooled = pooled.squeeze(3) # 返回池化后的特征图 return pooled # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 将超像素标记图转换为张量 segments_tensor = torch.from_numpy(segments).unsqueeze(0).float() # 将超像素索引映射可视化 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((mark_boundaries(img_np, segments) * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') # 使用超像素池化层进行池化 pooling_layer = SuperpixelPooling(n_segments=60) pooled_tensor = pooling_layer(img_tensor) # 将超像素池化后的特征图可视化 plt.imshow(pooled_tensor.squeeze().numpy().transpose(1, 0), cmap='gray') plt.show() ，上述代码出现问题：RuntimeError: adaptive_max_pool2d(): Expected 3D or 4D tensor, but got: [1, 1, 3, 512, 512]，如何修改

pooled 张量的维度为 [1, 3, n_segments, h, w]，需要将超像素维度和通道维度进行交换，然后将超像素和通道维度合并为一个维度，使得其维度变为 [1, n_segments * 3, h, w]，然后再传入 adaptive_max_pool2d...

class CoordAtt(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, reduction=32): super(CoordAtt, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = h_swish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) def forward(self, x): identity = x n, c, h, w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() out = identity * a_w * a_h return out将里面的平均池化变为平均池化和最大池化并联的形式

你可以将CoordAtt的__init__函数中的self.pool_h和self.pool_w修改为同时包含平均池化和最大池化的模块，例如： self.pool_h = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)), nn.AdaptiveMaxPool2d((None,...

RuntimeError: adaptive_max_pool2d_backward_cuda does not have a deterministic implementation, but you set 'torch.use_deterministic_algorithms(True)'. You can turn off determinism just for this operation, or you can use the 'warn_only=True' option, if that's acceptable for your application.

这个错误是因为您在使用 PyTorch 时启用了确定性算法，但在使用 nn.AdaptiveMaxPool2d 操作时出现了不确定性，从而导致了该错误。您可以通过以下两种方式来解决此问题： 1. 关闭确定性算法：您可以通过将 torch.use...

使用yolov5报错：RuntimeError: adaptive_max_pool2d_backward_cuda does not have a deterministic implementation, but you set 'torch.use_deterministic_algorithms(True)'. You can turn off determinism just for this operation, or you can use the 'warn_only=True' option, if that's acceptable for your application

这个错误是因为您在使用 PyTorch 时启用了确定性算法，但在使用 nn.AdaptiveMaxPool2d 操作时出现了不确定性，从而导致了该错误。而 YOLOv5 中使用了 nn.AdaptiveMaxPool2d 操作，因此会出现这个错误。 您可以通过...

pytorch中下采样函数有哪些

1. Max Pooling（最大池化）：torch.nn.MaxPool2d() 2. Average Pooling（平均池化）：torch.nn.AvgPool2d() 3. Adaptive Pooling（自适应池化）：torch.nn.AdaptiveMaxPool2d() 和 torch.nn.AdaptiveAvgPool2d() 4....
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