max_pool2d的各个参数含义
时间: 2023-04-06 21:03:17 浏览: 523
Max_pool2d是一个池化层,用于将输入的特征图进行下采样。它的各个参数含义如下:
- 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,表示高度和宽度的步幅。
- padding:输入的特征图四周填充的大小,可以是一个整数或一个元组,表示高度和宽度的填充大小。
- dilation:卷积核的扩张率,可以是一个整数或一个元组,表示高度和宽度的扩张率。
- return_indices:是否返回最大值的索引,默认为False。
- ceil_mode:是否采用向上取整的方式计算输出大小,默认为False。
相关问题
F.max_pool2d()跟nn.max_pool2d()有什么区别
F.max_pool2d()和nn.max_pool2d()都是PyTorch库中的函数,用于池化操作。它们之间的主要区别在于它们所属的模块不同。
F.max_pool2d()是来自torch.nn.functional模块的函数,它是一个纯函数,并不是一个类。它不具有内部状态,因此使用起来更加灵活,可以直接作为函数使用,也可以在模型的forward函数中使用。
nn.max_pool2d()是来自torch.nn模块的一个池化层,它是一个类,并且具有内部状态。它可以接收参数并存储它们,因此使用起来更加方便,但相对来说也更加受限制。这个池化层可以用作一个模型的组件。
综上所述,F.max_pool2d()是一个函数,它比nn.max_pool2d()更加灵活;而nn.max_pool2d()是一个池化层,它比F.max_pool2d()更加方便。
torch.max_pool2d输入输出举例
Sure. torch.max_pool2d is a PyTorch function used for 2D Max pooling operation. The function takes as input a tensor and several arguments defining the pooling operation.
For example, consider the following input tensor:
```
x = tensor([[[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16]]])
```
The first argument 'x' is a 1x1x4x4 tensor. Now, let us consider the following max pooling operation:
```
y = torch.max_pool2d(x, kernel_size=2, stride=2)
```
Here, we have set the kernel_size and stride to 2. The output 'y' will be a 1x1x2x2 tensor obtained after 2x2 max pooling.
```
tensor([[[[ 6, 8],
[14, 16]]]])
```
So, we can see that the max pooling operation selects the maximum value in a 2x2 window and returns it in the output tensor.