pytorch三维池化层

PyTorch中的三维池化层包括平均池化和最大池化。平均池化层用于对输入的特征图进行降采样，将每个池化窗口内的值取平均作为输出。而最大池化层则是取每个池化窗口内的最大值作为输出。这两种池化层都可以在三维数据上进行操作，其中的三个维度分别是通道数、高度和宽度。

在使用PyTorch中的三维池化层时，你可以使用torch.nn.MaxPool3d和torch.nn.AvgPool3d两个函数。这两个函数都接受相应的参数来定义池化窗口的大小、步幅和填充等。

请注意，上述信息的引用来源于中的内容，该文档介绍了全局池化的几种典型方式以及与PyTorch相关的函数调用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PyTorch学习笔记（三）定义各种卷积池化线性激活层](https://download.csdn.net/download/weixin_38706100/13744115)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [轻松学Pytorch – 全局池化层详解](https://blog.csdn.net/qq_42722197/article/details/125093447)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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