pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数详解

如题：只需要给定输出特征图的大小就好，其中通道数前后不发生变化。具体如下：

AdaptiveAvgPool2d

CLASStorch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)[SOURCE]

Applies a 2D adaptive average pooling over an input signal composed of several input planes.

The output is of size H x W, for any input size. The number of output features is equal to the number of input planes.

Parameters

output_size – the target output size of the image of the form H x W. Can be a tuple (H, W) or a single H for a square image H x H. H and W can be either a int, or None which means the size will be the same as that of the input.

Examples 

>>> # target output size of 5x7
>>> m = nn.AdaptiveAvgPool2d((5,7))
>>> input = torch.randn(1, 64, 8, 9)
>>> output = m(input)
>>> # target output size of 7x7 (square)
>>> m = nn.AdaptiveAvgPool2d(7)
>>> input = torch.randn(1, 64, 10, 9)
>>> output = m(input)
>>> # target output size of 10x7
>>> m = nn.AdaptiveMaxPool2d((None, 7))
>>> input = torch.randn(1, 64, 10, 9)
>>> output = m(input)

>>> input = torch.randn(1, 3, 3, 3)
>>> input
tensor([[[[ 0.6574, 1.5219, -1.3590],
   [-0.1561, 2.7337, -1.8701],
   [-0.8572, 1.0238, -1.9784]],

   [[ 0.4284, 1.4862, 0.3352],
   [-0.7796, -0.8020, -0.1243],
   [-1.2461, -1.7069, 0.1517]],

   [[ 1.4593, -0.1287, 0.5369],
   [ 0.6562, 0.0616, 0.2611],
   [-1.0301, 0.4097, -1.9269]]]])
>>> m = nn.AdaptiveAvgPool2d((2, 2))
>>> output = m(input)
>>> output
tensor([[[[ 1.1892, 0.2566],
   [ 0.6860, -0.0227]],

   [[ 0.0833, 0.2238],
   [-1.1337, -0.6204]],

   [[ 0.5121, 0.1827],
   [ 0.0243, -0.2986]]]])
>>> 0.6574+1.5219+2.7337-0.1561
4.7569
>>> 4.7569/4
1.189225
>>>

以上这篇pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 对Pytorch中Tensor的各种池化操作解析

    AdaptiveAvgPool1d(N) 对一个C*H*W的三维输入Tensor, 池化输出为C*H*N, 即按照H轴逐行对W轴平均池化 >>> a = torch.ones(2,3,4) >>> a[0,1,2] = 0 >>>> a tensor([[[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 0., 1.], [1., 1., 1., 1.]], [[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1.,

  • Pytorch实现各种2d卷积示例

    普通卷积 使用nn.Conv2d(),一般还会接上BN和ReLu 参数量NNCin*Cout+Cout(如果有bias,相对来说表示对参数量影响很小,所以后面不考虑) class ConvBNReLU(nn.Module): def __init__(self, C_in, C_out, kernel_size, stride, padding, affine=True): super(ConvBNReLU, self).__init__() self.op = nn.Sequential( n

  • pytorch中的卷积和池化计算方式详解

    TensorFlow里面的padding只有两个选项也就是valid和same pytorch里面的padding么有这两个选项,它是数字0,1,2,3等等,默认是0 所以输出的h和w的计算方式也是稍微有一点点不同的:tf中的输出大小是和原来的大小成倍数关系,不能任意的输出大小:而nn输出大小可以通过padding进行改变 nn里面的卷积操作或者是池化操作的H和W部分都是一样的计算公式:H和W的计算 class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=Non

  • PyTorch里面的torch.nn.Parameter()详解

    在看过很多博客的时候发现了一个用法self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)),首先可以把这个函数理解为类型转换函数,将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型parameter并将这个parameter绑定到这个module里面(net.parameter()中就有这个绑定的parameter,所以在参数优化的时候可以进行优化的),所以经过类型转换这个self.v变成了模型的一部分,成为了模型中根据训练可以改动

  • pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数详解

    如题:只需要给定输出特征图的大小就好,其中通道数前后不发生变化.具体如下: AdaptiveAvgPool2d CLASStorch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)[SOURCE] Applies a 2D adaptive average pooling over an input signal composed of several input planes. The output is of size H x W, for any input size.

  • pytorch中nn.Flatten()函数详解及示例

    torch.nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=- 1) 作用:将连续的维度范围展平为张量. 经常在nn.Sequential()中出现,一般写在某个神经网络模型之后,用于对神经网络模型的输出进行处理,得到tensor类型的数据. 有俩个参数,start_dim和end_dim,分别表示开始的维度和终止的维度,默认值分别是1和-1,其中1表示第一维度,-1表示最后的维度.结合起来看意思就是从第一维度到最后一个维度全部给展平为张量.(注意:数据的维度是从0开始的,也就是

  • Pytorch使用MNIST数据集实现基础GAN和DCGAN详解

    原始生成对抗网络Generative Adversarial Networks GAN包含生成器Generator和判别器Discriminator,数据有真实数据groundtruth,还有需要网络生成的"fake"数据,目的是网络生成的fake数据可以"骗过"判别器,让判别器认不出来,就是让判别器分不清进入的数据是真实数据还是fake数据.总的来说是:判别器区分真实数据和fake数据的能力越强越好:生成器生成的数据骗过判别器的能力越强越好,这个是矛盾的,所以只能

  • 关于pytorch中全连接神经网络搭建两种模式详解

    pytorch搭建神经网络是很简单明了的,这里介绍两种自己常用的搭建模式: import torch import torch.nn as nn first: class NN(nn.Module): def __init__(self): super(NN,self).__init__() self.model=nn.Sequential( nn.Linear(30,40), nn.ReLU(), nn.Linear(40,60), nn.Tanh(), nn.Linear(60,10), n

  • Python3爬虫关于代理池的维护详解

    我们在上一节了解了代理的设置方法,利用代理我们可以解决目标网站封 IP 的问题,而在网上又有大量公开的免费代理,其中有一部分可以拿来使用,或者我们也可以购买付费的代理 IP,价格也不贵.但是不论是免费的还是付费的,都不能保证它们每一个都是可用的,毕竟可能其他人也可能在用此 IP 爬取同样的目标站点而被封禁,或者代理服务器突然出故障或网络繁忙.一旦我们选用了一个不可用的代理,势必会影响我们爬虫的工作效率. 所以说,在用代理时,我们需要提前做一下筛选,将不可用的代理剔除掉,保留下可用代理,接下来在获

  • PyTorch深度学习模型的保存和加载流程详解

    PyTorch深度学习模型的保存和加载流程详解

    一.模型参数的保存和加载 torch.save(module.state_dict(), path):使用module.state_dict()函数获取各层已经训练好的参数和缓冲区,然后将参数和缓冲区保存到path所指定的文件存放路径(常用文件格式为.pt..pth或.pkl). torch.nn.Module.load_state_dict(state_dict):从state_dict中加载参数和缓冲区到Module及其子类中 . torch.nn.Module.state_dict()函数

  • Python图像运算之图像阈值化处理详解

    Python图像运算之图像阈值化处理详解

    目录 一.图像阈值化 二.固定阈值化处理 1.二进制阈值化 2.反二进制阈值化 3.截断阈值化 4.阈值化为0 5.反阈值化为0 三.自适应阈值化处理 四.总结 一.图像阈值化 图像阈值化(Binarization)旨在剔除掉图像中一些低于或高于一定值的像素,从而提取图像中的物体,将图像的背景和噪声区分开来. 灰度化处理后的图像中,每个像素都只有一个灰度值,其大小表示明暗程度.阈值化处理可以将图像中的像素划分为两类颜色,常见的阈值化算法如公式(1)所示: 当某个像素点的灰度Gray(i,j)小于

  • pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函数详解

    tensor.expend()函数 >>> import torch >>> a=torch.tensor([[2],[3],[4]]) >>> print(a.size()) torch.Size([3, 1]) >>> a.expand(3,2) tensor([[2, 2], [3, 3], [4, 4]]) >>> a tensor([[2], [3], [4]]) 可以看出expand()函数括号里面为变形

  • PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别详解

    PyTorch0.4中,.data 仍保留,但建议使用 .detach(), 区别在于 .data 返回和 x 的相同数据 tensor, 但不会加入到x的计算历史里,且require s_grad = False, 这样有些时候是不安全的, 因为 x.data 不能被 autograd 追踪求微分 . .detach() 返回相同数据的 tensor ,且 requires_grad=False ,但能通过 in-place 操作报告给 autograd 在进行反向传播的时候. 举例: ten

  • pytorch:model.train和model.eval用法及区别详解

    使用PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/eval,eval()时,框架会自动把BN和DropOut固定住,不会取平均,而是用训练好的值,不然的话,一旦test的batch_size过小,很容易就会被BN层导致生成图片颜色失真极大!!!!!! Class Inpaint_Network() ...... Model = Inpaint_Nerwoek() #train: Model.train(mode=True) ..... #test: Model.ev

随机推荐