PyTorch中MaxPool的ceil_mode属性解释

最新推荐文章于 2024-11-21 19:57:45 发布
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本文介绍了PyTorch中MaxPool（最大池化）层的一个关键属性：ceil_mode。该属性决定池化操作在边界情况下的行为，默认为False（地板模式），设置为True时采用天花板模式。理解这一属性对于正确实现池化操作至关重要。
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nnie模型（海思平台）平台转模型改变输入消除ceil_mode影响
yang_daxia的博客
06-16 1099
原因：海思平台不支持maxpool中ceil_mode=false, resnet中的maxpool默认为false。 https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 解决办法： resnet maxpool只有一处： 改变输入大小，使得不受ceil_mode影响。 pool计算公式： 如：输入为384, 卷积后为192 （192+2*1+1*（3-1）-1）/2 +1 = 95.5 + 1，torch 95+1 = 96, nnie:96+..
PyTorch ------MaxPool池化ceil_mode使用
实践是检验真理的唯一标准，经历了才会更加深切的懂得！！！
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Pytorch _MaxPoolNd类 这个类见的少,但是MaxPool1d、MaxPool2d、MaxPool3d应该很常见了. 在源码中MaxPool1d、MaxPool2d、MaxPool3d 这三类都是继承 _MaxPoolNd这个基类的 源码截图 基类_MaxPoolNd中存在一个属性ceil_mode 这个属性在Input size 为偶数的时候,没有影响,但是当Input ...
Pytorch maxpool的ceil_mode用法
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今天小编就为大家分享一篇Pytorch maxpool的ceil_mode用法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
PyTorch学习笔记（七）——最大池化层
weixin_45827876的博客
04-30 1470
最大池化的目的是保留输入的特征，同时把数据量减小（数据维度变小），对于整个网络来说，进行计算的参数变少，会训练地更快。如上面案例中输入是5x5的，但输出是3x3的，甚至可以是1x1的。类比1080p的视频为输入图像，经过池化可以得到720p，也能满足绝大多数需求，传达视频内容的同时，文件尺寸会大大缩小。池化一般跟在卷积后，卷积层是用来提取特征的，一般有相应特征的位置是比较大的数字，最大池化可以提取出这一部分有相应特征的信息。池化不影响通道数，池化后一般再进行非线性激活。
PyTorch中MaxPool的ceil_mode参数
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Pytorch池化层Maxpool中ceil_mode参数取true或false时的效果。
maxpool 中的ceil_mode
qq_38897423的博客
12-17 417
ceilmode天花板模式
卷积神经网络的ceil_mode有什么用?
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Pytorch---maxpool的ceil_mode
计算机视觉
11-02 1340
https://blog.youkuaiyun.com/GZHermit/article/details/79351803 pytorch里面的maxpool，有一个属性叫ceil_mode，这个属性在api里面的解释是 ceil_mode: when True, will useceilinstead offloorto compute the output shape 也就...
Pytorch 中的 MaxPool 的 ceil_mode参数
Z2572862506的博客
01-25 244
Pytorch 中的 MaxPool 的 ceil_mode参数
python中ceil函数怎么用_Pytorch maxpool的ceil_mode用法
weixin_39654751的博客
12-09 377
pytorch里面的maxpool，有一个属性叫ceil_mode，这个属性在api里面的解释是ceil_mode: when True, will use ceil instead of floor to compute the output shape也就是说，在计算输出的shape的时候，如果ceil_mode的值为True，那么则用天花板模式，否则用地板模式。？？？举两个例子就明白了。# ...
Pytorch maxpool的ceil_mode及与caffe中maxpool的比较
zl3090的博客
03-12 2227
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PyTorch中MaxPool的ceil_mode属性
qq_35037684的博客
10-28 809
PyTorch中的MaxPool（最大池化）有一个属性：ceil_mode，默认为False（地板模式），为True时是天花板模式。 模型训练好，离线测试精度很高，但模型转完caffe和wk后，测试结果有差异，定位到的原因是在模型训练时底层的网络架构中，最大池化的属性设置的有问题： layer0_modules.append(('pool', nn.MaxPool2d(3, stride=2,ceil_mode=False))) 在训练和测试时，ceil_mode都应设置为True。 两者区别如下： 转
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Anne332的博客
09-10 223
ceil模式会把不足square_size的边给保留下来单独另算，或者也可以理解为在原来的数据上补充了值为-NAN的边。 而floor模式则是直接把不足square_size的边给舍弃了。 参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36556893/article/details/90441484 主要是记录一下自己平时遇到的问题，和大家分享一下 如有侵犯，请联系我 点个赞支持一下吧 ...
Pytorch池化层（maxpool）中的的ceil_mode参数
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seungribariumgd的博客
07-01 4216
@Pytorch Pytorch迟化层Maxpool2d中ceil_mode参数 当ceil_mode = true时，将保存不足为kernel_size大小的数据保存，自动补足NAN至kernel_size大小； 当ceil_mode = False时，剩余数据不足kernel_size大小时，直接舍弃。 例如： inputs的大小为5*5， max_pool中kernel_size为2 inputs= [0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4]
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Stoneplay
03-20 5322
在池化操作的接口中，padding和ceil_mode这两个参数会影响到输出特征图的大小。padding即对特征图大小进行扩充的像素数量；ceil_mode指明，当剩余的像素不足滤波器大小，是否仍对这些像素进行运算。 对于池化操作来说，当stride为1时，希望输出与输入保持不变；当stride为2时，希望输出特征图的宽高均为输入的一半。下面以avg_pool2d讲解如何尽量简单达到上述目的： i...
最大池化的ceil_mode的开启和关闭有什么区别
weixin_45193103的博客
04-02 586
最大池化的作用：池化层的最直观的作用就是降维、减少参数量、去除冗余信息、对特征进行压缩、简化网络复杂度、减少计算量、减少内存消耗等等 import torch from numpy import float32 from torch import nn from torch.nn import MaxPool2d input = torch.tensor([[1,2,0,3,1], [0,1,2,3,1], .
ceil_mode=False
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- 引用[1]: 解释了MaxPool2d中ceil_mode参数，当ceil_mode=False时的示例。 - 引用[2]: 讨论了ceil_mode在输入大小为奇数时的不同结果。 - 引用[3]: 提到了池化层的padding和ceil_mode参数，包括count_include_pad。...
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