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。
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]