inputs.size()[0: 2]
时间: 2024-05-24 17:11:02 浏览: 17
This code will return the size of the first two dimensions of the input tensor.
For example, if the input tensor has a shape of (batch_size, num_channels, height, width), then inputs.size()[0:2] will return a tuple of (batch_size, num_channels).
This can be useful when dealing with convolutional neural networks, where the input tensor has multiple dimensions and we need to extract specific information about the size of the input.
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class Pooling(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.kernel = (2, 2) def forward(self, inputs): x = PoolFunc.apply(inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]), self.kernel) return x.view(*inputs.shape[:2], *x.shape[1:])
这段代码实现了一个池化层的类,使用的是自定义的池化函数 PoolFunc。
在init函数中,定义了池化的 kernel 大小为 (2, 2)。
在 forward 函数中,首先将输入的 tensor 的 shape 调整为 (batch_size x channels x height x width),然后调用 PoolFunc 进行池化操作,再将输出的 tensor 的 shape 调整回原本的形状。
需要注意的是,在这个类中并没有直接调用 PyTorch 自带的池化函数,而是通过自定义的 PoolFunc 进行操作,这是为了更加灵活地控制池化的方式。PoolFunc 可以是任何用户自己定义的函数,只需要保证输入和输出的 tensor 的 shape 是合法的即可。
inputs.size(0)
在 PyTorch 中,`inputs.size(0)`是用来获取输入张量的批次大小的方法。例如,如果 `inputs` 是一个形状为 `(batch_size, input_size)` 的张量,那么 `inputs.size(0)` 的值就是 `batch_size`。这个值通常在训练和推理过程中用来处理不同大小的输入批次。
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