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编程问答

pytorch笔记：torch.nn.MaxPool2d

發(fā)布時間：2025/4/5 编程问答 17 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 pytorch笔记：torch.nn.MaxPool2d 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)

kernel_size	????????最大池化窗口的大小，類型為int 或者元組， ????????當最大池化窗口是方形的時候，只需要一個整數(shù)邊長即可；最大池化窗口不是方形時，要輸入一個元組表示高和寬。【必選】 ????????每次將輸入池化操作的kernel_size大小的內容進行最大池化操作得到一個結果
stride	最大池化窗口每次滑動的步長為多少，默認是 kernel_size【可選】以kernel_size為1為例，會有：這一輪考慮的是a[i][j],下一輪考慮的就是a[i][j+stride]
padding	設置在所有邊界增加值為 0 的邊距的大小（也就是在feature map 外圍增加幾圈 0 ）例如當 padding =1 的時候，如果原來大小為 3 × 3 ，那么之后的大小為 5 × 5 。即在外圍加了一圈 0 。【可選】 padding的作用是為了維護輸出的維度
dilation	控制最大池化窗口之間的間距【可選】如果我們設置的dilation=0的話，效果如圖：（藍色為輸入，綠色為輸出，最大池化窗口為3 × 3）如果設置的是dilation=1，那么效果如圖：（藍色為輸入，綠色為輸出，最大池化窗口卷積核仍為 3 × 3 。）但是這里最大池化窗口點與輸入之間距離為1的值相乘來得到輸出。
ceil_mode	如果等于True，計算輸出信號大小的時候，會使用向上取整，代替默認的向下取整的操作

假設輸入形狀為：，輸出形狀為：

(batchsize, channel, height, width)

那么，根據(jù)MaxPool2d的參數(shù)，我們有：

《新程序員》：云原生和全面數(shù)字化實踐50位技術專家共同創(chuàng)作，文字、視頻、音頻交互閱讀

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