nn.AvgPool2d(1)
时间: 2023-11-23 20:51:13 浏览: 23
nn.AvgPool2d(1)是一个池化层,它可以对输入的张量进行平均池化操作。具体来说,它的操作是将输入张量按照指定的池化窗口大小进行划分,并计算每个窗口内元素的平均值作为对应输出张量的元素值。在本例中,我们使用了一个(4,4)的输入矩阵,并应用了一个(2,2)的池化核进行求平均操作,得到了一个输出矩阵(3,3)。
相关问题
torch.nn.AvgPool2d
在PyTorch中,`torch.nn.AvgPool2d`是用于实现2D平均池化操作的类。其用法和`torch.nn.MaxPool2d`类似,只需要将`MaxPool2d`改为`AvgPool2d`即可。例如:
```python
import torch.nn as nn
# 定义一个2层的CNN网络
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, kernel_size=5)
self.pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
return x
```
其中,`nn.AvgPool2d`的参数和`nn.MaxPool2d`的参数一样,可以参考前面的回答。和`MaxPool2d`不同的是,`AvgPool2d`是取池化窗口内像素的平均值作为输出,而不是取最大值。
nn.AvgPool2d
nn.AvgPool2d 是 PyTorch 中的一个二维平均池化层,它可以对输入的二维数据进行下采样操作。在进行下采样时,AvgPool2d 将输入按照固定的窗口大小进行分块,每个窗口内的元素取平均值作为该窗口的输出。AvgPool2d 的主要作用是减小张量的大小,从而降低计算复杂度和参数量。AvgPool2d 的参数包括输入和输出通道数、池化窗口大小、步幅和填充方式等。
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