adaptive_avg_pool1d
时间: 2023-05-02 18:04:46 浏览: 72
adaptive_avg_pool1d是一个PyTorch中的函数,用于对输入进行自适应平均池化操作,其输出形状是由目标池化尺寸自动计算得出。相比于固定尺寸的平均池化,自适应平均池化更具灵活性,可以处理不同大小的输入数据。
相关问题
adaptive_avg_pool2d
adaptive_avg_pool2d是PyTorch中的一个函数,用于对输入的2D张量进行自适应平均池化操作。与传统的平均池化不同,自适应平均池化可以对任意大小的输入张量进行池化,并且输出张量的大小可以根据指定的输出尺寸进行自适应调整。
举个例子,如果输入张量的尺寸为[batch_size, channels, height, width],那么adaptive_avg_pool2d函数会对height和width维度分别进行自适应平均池化,输出张量的尺寸为[batch_size, channels, output_height, output_width]。其中,output_height和output_width可以自行指定或者由函数自动计算得出。
该函数的语法如下:
```
torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d(input, output_size)
```
其中,input是要进行自适应平均池化的2D张量,output_size是输出张量的尺寸,可以是一个整数或者一个元组。如果output_size是一个整数,则表示输出张量的高度和宽度都为该整数;如果output_size是一个元组,则表示输出张量的高度和宽度分别为该元组的两个元素。
RuntimeError: adaptive_avg_pool1d() argument 'output_size' should contain one int (got 2)
这个错误提示表明在调用adaptive_avg_pool1d()函数时,参数'output_size'应该只包含一个整数值,但你传递了一个长度为2的参数。请确保你传递给adaptive_avg_pool1d()函数的'output_size'参数只包含一个整数值。如果你想要在多个维度上进行自适应平均池化,请考虑使用adaptive_avg_pool2d()或者adaptive_avg_pool3d()函数。