nn.AdaptiveAvgPool2d
时间: 2023-07-13 17:20:05 浏览: 60
`nn.AdaptiveAvgPool2d` 是 PyTorch 中的一个层,它可以对输入进行自适应平均池化操作(Adaptive Average Pooling)。与传统的固定尺寸池化不同,自适应池化的输出尺寸可以根据输入的大小进行自适应调整。`nn.AdaptiveAvgPool2d` 的输入为一个四维张量,即 `(batch_size, channels, height, width)`,输出为一个四维张量,其形状为 `(batch_size, channels, output_height, output_width)`。
在进行自适应池化时,我们需要指定输出的目标大小(`output_size`),例如 `(7, 7)`。在进行池化时,`nn.AdaptiveAvgPool2d` 会计算输入的长和宽的比例,并根据输出目标大小计算出目标长和宽的比例。然后按照目标比例对输入进行裁剪,使得裁剪后的输入的长和宽与目标大小的比例相同。最后,`nn.AdaptiveAvgPool2d` 对裁剪后的输入进行普通的平均池化操作,并输出池化后的结果。
例如,如果输入大小为 `(batch_size, channels, 10, 20)`,并指定输出大小为 `(7, 7)`,则 `nn.AdaptiveAvgPool2d` 会首先计算输入的长和宽的比例为 `10/20=0.5`,然后计算目标长和宽为 `7/0.5=14`。接下来,它会对输入进行裁剪,使得裁剪后的输入大小为 `(batch_size, channels, 14, 14)`,然后对裁剪后的输入进行普通的平均池化操作,最终输出大小为 `(batch_size, channels, 7, 7)` 的四维张量。