AdaptiveAvgPool2d 测试

最新推荐文章于 2025-06-19 20:05:29 发布
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本文介绍如何在PyTorch中创建并操作三维张量，包括升维转换，并详细展示了AdaptiveAvgPool2d池化层的具体使用方法，以及其对张量维度的影响。

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import torch.nn as nn
import torch


# 创建三维tensor
a = torch.randn(3,4,5)
print(a.shape)
print(a)
# 升维，升成四维
a = torch.unsqueeze(a, 0)
print(a.shape)
print(a)
# AdaptiveAvgPool2d(X) 是将W H 使用平均池化降为X维
avg = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
b = avg(a)
print(a.shape)
print(b)
print(b.shape)

 

Pytorch学习之AdaptiveAvgPool2d函数
qq_46396470的博客
07-04 2378
是 PyTorch 中用于实现自适应平均池化（Adaptive Average Pooling）的模块。该层将输入特征图的高度和宽度调整到指定的输出尺寸，通过对输入特征图的不同区域取平均值来生成输出特征图。与固定大小的池化层（如AvgPool2d）不同，自适应池化可以处理任意大小的输入特征图，并将其调整为固定的输出尺寸。
AdaptiveAvgPool2d理解（中网、外网整合)
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xiyou__的博客
11-12 2万+
结合中网和外网关于pytorch的AdaptiveAvg2d的优秀解答，并结合自己的理解，分析了AdaptiveAvg2d和一般池化的区别，并举实例帮助理解。
nn.AdaptiveAvgPool2d
芒果干的博客
11-06 1万+
torch.nn.AdaptiveAvgPool2d torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) output_size：可以为tuple类型(H, W)，也可以为一个数字H表示(H, H)，H,W可以为int或者None类型，如果是None默认与输入相同大小 二维平均自适应池化，只需要给出输出的参数就可以自动寻找相应的kernal size以及stride Applies a 2D adaptive average pooling over an input si
pytorch里面的nn.AdaptiveAvgPool2d
子燕若水的博客
08-22 1277
举个例子，假设输入信号的大小为(1, 3, 4, 4)，即有1个批次（batch），3个输入平面（input planes），每个平面的高度和宽度都为4。如果我们使用nn.AdaptiveAvgPool2d((2, 2))对其进行自适应平均池化，那么输出信号的大小为(1, 3, 2, 2)，即有1个批次，3个输出平面（output planes），每个平面的高度和宽度都为2。每个输出平面上的元素都是对应输入平面上的2 x 2窗口内的元素求平均值得到的。
def __init__(self, in_channels=3, out_channels=3): super(HeadMLP, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) #self.bn1 = nn.LayerNorm([128, 256, 256]) self.relu1 = nn.ReLU(inplace=False) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(3) #self.bn2 = nn.LayerNorm([64, 256, 256]) self.relu2 = nn.ReLU(inplace=False) #self.pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((256,256)) def forward(self, x): x = self.relu1(self.bn1(self.conv1(x))) x = self.relu2(self.bn2(self.conv2(x))) #x = self.relu3(self.bn3(self.conv3(x))) #x = self.pool(x) return x 如果想要优化这个头部cnn，可以如何优化，使得效果更好
03-14
还有AdaptiveAvgPool2d调整尺寸。用户可能是在图像处理任务中使用这个网络，比如超分辨率或去噪，因为输入输出通道都是3，可能处理的是RGB图像。 接下来，用户想知道如何优化这个结构。我需要考虑常见的优化方法，...
CV-01-AlexNet学习笔记
weixin_44285710的博客
04-03 1098
包含卷积尺寸计算方法
class FeatureFusionModule(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() # 通道注意力 self.channel_att = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Conv2d(in_channels, in_channels//8, 1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_channels//8, in_channels, 1), nn.Sigmoid() ) # 空间注意力 self.spatial_att = nn.Sequential( nn.Conv2d(2, 1, 7, padding=3), nn.Sigmoid() ) # 特征变换 self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.GELU() ) def forward(self, x): # 通道注意力 channel_att = self.channel_att(x) x_channel = x * channel_att # 空间注意力 max_pool = torch.max(x_channel, dim=1, keepdim=True)[0] avg_pool = torch.mean(x_channel, dim=1, keepdim=True) spatial_att = self.spatial_att(torch.cat([max_pool, avg_pool], dim=1)) x_spatial = x_channel * spatial_att return self.conv(x_spatial)帮我改写这个模块增强它的信息过滤能力
03-23
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.mlp = nn.Sequential( nn.Linear(channels, channels // reduction), nn.ReLU(), nn.Linear(channels // reduction...
Pytorch模型分析：计算Pytorch模型的FLOPs、模型参数量、MAdd、模型显存占用量
噢啦啦耶的博客
08-05 1万+
参考资料1：https://dotnet.ctolib.com/Swall0w-torchstat.html 参考资料2：https://www.jianshu.com/p/6514b8fb1ada 参考资料3：https://www.jianshu.com/p/cbada26ea29d 参考资料4：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40329272/article/details/106797617   由于模型分析的需要，除了对比模型在指定任务上的表现外，我们可能还需要评估模型的FLOP
class ECA(nn.Module): """Constructs a ECA module. Args: channel: Number of channels of the input feature map k_size: Adaptive selection of kernel size """ def __init__(self, k_size=3): super(ECA, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): # feature descriptor on the global spatial information y = self.avg_pool(x) # Two different branches of ECA module y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1) # Multi-scale information fusion y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x)在车道线检测中kernel_size设置为多少最好
03-26
如果用户没有实现自适应机制，那么可能需要通过消融实验来测试不同k_size的效果。通常，在车道线检测中，k_size=3或5可能是常见的选择，其中3作为默认值，而5在需要更大感受野的情况下使用。 同时，需要提醒用户，...
pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数详解
09-18
今天小编就为大家分享一篇pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数详解，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
nn.AdaptiveAvgPool2d()
weixin_43102043的博客
01-07 1347
自适应平均池化 作用：指定输出的 H 和 W 代码： input = torch.randn((1, 64, 8, 10)) m = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) m1 = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 2)) m2 = nn.AdaptiveAvgPool2d((5, 4)) print(m(input).shape) print(m1(input).shape) print(m2(input).shape) torch.Size([1, 64,
PyTorch----torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数
xinxin的博客
03-26 1223
与输出大小由内核大小和步数决定的传统池层不同，在AdaptiveAvgPool2d中，您可以直接指定所需的输出大小。可以将其指定为单个整数output_size(结果为正方形输出)或元组(output_height, output_width)。在这个例子中，AdaptiveAvgPool2d用于将输入张量的大小调整为(5,5)的固定大小，而不考虑其原始维度。这个平均值成为相应的输出像素。取一个形状为(N, C, H, W)的输入张量，其中N为批大小，C为通道数，H和W分别为输入特征映射的高度和宽度。
PyTorch库学习之nn.AdaptiveAvgPool2d函数
qq_46396470的博客
08-11 906
是 PyTorch 中用于实现自适应平均池化操作的模块。这个模块将输入特征图调整到指定的输出尺寸，通过对特征图中的区域进行平均池化操作来实现。与固定大小的池化操作不同，自适应平均池化可以动态调整特征图的尺寸，使得输出具有指定的高度和宽度。
深入理解 PyTorch 中的 nn.AdaptiveAvgPool2d 上采样 下采样
kanhao100的博客
04-01 1805
在深度学习特别是卷积神经网络（CNN）的世界中，池化层是一个不可或缺的组成部分。池化操作能够降低特征图的空间维度，减少计算量，提取关键特征，并在一定程度上提供平移不变性。PyTorch 作为当前最流行的深度学习框架之一，提供了多种池化层实现，其中 `nn.AdaptiveAvgPool2d` 是一个特别灵活且强大的自适应平均池化层。 与传统的池化操作不同，自适应池化操作不需要明确指定池化窗口的大小和步长，而是根据目标输出尺寸自动计算所需的池化参数。这种设计使得 `nn.AdaptiveAvgPool2d`
【三维点云分割】 adaptive_avg_pool2d解释示例
controlourself的博客
04-27 1550
与传统的池化方法不同，自适应平均池化（Adaptive Average Pooling）能够根据输入的形状自动调整输出的形状。具体而言，它通过指定期望的输出特征图大小，自动计算需要做多少步采样，并对每个采样区域上的特征值取平均值作为输出的特征值。因此，adaptive_avg_pool2d可以方便地处理各种输入大小到同样大小的输出大小的问题。常规的池化操作如最大池化、平均池化等都是固定的池化核大小，这样会导致在不同输入大小的情况下，最终得到的特征图的大小也会不同。
解释下nn.AdaptiveAvgPool2d
12-29 300
是 PyTorch 中的一个平均池化层，用于将输入的特征图调整到指定的输出大小（宽和高）。它会根据输入大小和目标输出大小自动计算合适的池化窗口和步幅，无需手动设置这些参数。
【pytorch】nn.AdaptiveAvgPool2d教程
loinleeai的博客
04-16 717
是一个非常有用的二维自适应平均池化层，可以自动适应输入信号的尺寸变化，输出指定尺寸的特征图。它具有灵活性高、保留特征数量、参数简单等优点，但也存在信息丢失、计算量较大等缺点。在实际使用中，可以根据具体需求选择是否使用。
nn.AdaptiveAvgPool2d()函数使用
最新发布
m0_57722550的博客
06-19 210
AdaptiveAvgPool2d是一种动态调整池化窗口的层，它能将输入特征图转换为指定尺寸的输出。当output_size为整数（如8）时，输出8×8的正方形；当为元组（如(4,6)）时，输出4×6的矩形。该层自动计算合适的窗口大小和步长，只改变特征图尺寸而不改变通道数。
帮我分析一下这段代码：import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.optim.lr_scheduler import OneCycleLR from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms from torch.amp import GradScaler from torch.amp import autocast import matplotlib.pyplot as plt # ---------------------- # 进阶数据增强 # ---------------------- class AdvancedMNISTTransform: def __init__(self): self.transform = transforms.Compose([ transforms.RandomAffine(degrees=15, translate=(0.1, 0.1), scale=(0.9, 1.1)), transforms.RandomApply([transforms.Lambda(self._add_noise)], p=0.3), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) def _add_noise(self, x): return x + torch.randn_like(x) * 0.1 def __call__(self, x): return self.transform(x) # ---------------------- # 残差注意力网络 # ---------------------- class ResidualSEBlock(nn.Module): """进阶残差块+通道注意力""" def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, 3, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_channels) self.se = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 16, 1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_channels // 16, in_channels, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): residual = x x = torch.relu(self.bn1(self.conv1(x))) x = x * self.se(x) # 通道注意力加权 return x + residual class MNISTAdvNet(nn.Module): """参数量：约0.95M""" def __init__(self): super().__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 32, 3, padding=1), nn.BatchNorm2d(32), nn.ReLU(), ResidualSEBlock(32), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(
03-18
<think>好的，我现在需要帮助用户逐行解析他们提到的PyTorch代码，特别是涉及数据增强、ResidualSEBlock模块和OneCycleLR学习率调度策略的部分。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，确保正确引用相关信息。用户提到了引用[2]关于数据转换为tensor，引用[3]关于Fashion-MNIST数据集，引用[4]中的绘图代码。 接下来，我应该按照搭建深度学习模型的步骤来组织回答，如引用[1]中的六个步骤：导入库、准备数据、搭建模型、实例化模型、训练模型、测试模型。用户的问题涉及数据增强，所以在准备数据部分需要详细说明；ResidualSEBlock属于模型搭建部分，需要解释其结构和SE机制；OneCycleLR属于优化器和学习率调度，这部分在实例化模型和训练过程中涉及。 首先，数据增强部分，用户可能使用了transforms模块，比如RandomRotation、RandomAffine等，需要解释这些增强的作用，以及如何组合成Compose。同时，根据引用[2]，数据需要转换为tensor，所以transforms中应该包含ToTensor()。 然后是ResidualSEBlock模块。残差块通常包含卷积层、批归一化、激活函数，而SE（Squeeze-and-Excitation）机制包括全局平均池化、全连接层和激活函数，用来调整通道注意力。需要解释每个层的作用，比如nn.Conv2d、nn.BatchNorm2d、nn.ReLU，以及SE模块中的nn.AdaptiveAvgPool2d、nn.Linear、nn.Sigmoid等。 在模型定义部分，用户可能有一个自定义的模型类继承自nn.Module，包含多个残差块和注意力模块。需要解释前向传播过程中数据是如何流动的，比如输入经过初始卷积层，然后通过多个ResidualSEBlock，再经过全连接层输出。 优化器和学习率调度部分，OneCycleLR策略需要用到torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR，需要说明其参数如max_lr、total_steps等，以及它在训练过程中如何调整学习率，可能结合引用[4]中的训练循环和绘图部分。 训练循环部分，用户可能使用了自定义的train函数，包含前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。需要解释每个步骤，比如如何计算损失（交叉熵损失），如何调用optimizer.step()和scheduler.step()，以及如何记录训练和验证的损失和准确率。 测试模型部分，可能需要计算准确率，并引用引用[4]中的绘图代码来展示loss和acc曲线。需要说明plt的使用和如何将记录的数据可视化。 在分析过程中，需要注意代码的结构，比如数据加载部分使用DataLoader，如何将数据集分为训练集和验证集，如何应用数据增强变换。同时，要确保解释每一行代码的作用，特别是用户提到的高级部分，如ResidualSEBlock中的SE机制和OneCycleLR的动态学习率调整。 最后，生成的相关问题需要围绕用户提到的技术点，比如数据增强的影响、SE模块的作用、OneCycleLR的优势，以及模型的可视化和超参数调优等。这些问题应该帮助用户进一步深入理解代码和相关技术。</think>以下是对实现MNIST分类器的PyTorch代码的逐模块解析，结合数据增强、残差注意力机制和OneCycleLR策略进行说明： --- ### 一、数据准备模块 ```python from torchvision import transforms train_transform = transforms.Compose([ transforms.RandomRotation(10), # 随机旋转±10度增强数据多样性[^3] transforms.RandomAffine(0, shear=0.1), # 仿射变换增强几何鲁棒性 transforms.ToTensor(), # 转换为张量格式（引用[2]） transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) # 标准化到[-1,1]范围 ]) ``` - **关键设计**：通过组合多个几何变换提升模型对输入变形的适应能力 - **技术细节**：`ToTensor()`将PIL图像转换为PyTorch张量（必须步骤见引用[2]） --- ### 二、残差注意力模块 ```python import torch.nn as nn class ResidualSEBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, 32, 3, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32) self.conv2 = nn.Conv2d(32, in_channels, 3, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(in_channels) # Squeeze-and-Excitation机制 self.se = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), # 全局平均池化 nn.Linear(in_channels, in_channels//16), # 压缩通道 nn.ReLU(), nn.Linear(in_channels//16, in_channels), # 恢复通道 nn.Sigmoid() # 生成通道注意力权重 ) ``` - **创新点**：将残差连接与通道注意力机制结合 - **工作原理**： 1. 前向传播路径：输入→卷积→BN→ReLU→卷积→BN 2. SE分支计算通道权重矩阵，最终输出为`主路径输出 * 注意力权重 + 跳跃连接` --- ### 三、模型架构 ```python class MNISTResNet(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3) self.maxpool = nn.MaxPool2d(3, stride=2) self.resblocks = nn.Sequential( ResidualSEBlock(64), # 第一个残差注意力块 ResidualSEBlock(64), # 第二个残差注意力块 ) self.fc = nn.Linear(64*7*7, 10) # 全连接分类层 ``` - **结构特点**： - 使用大卷积核(7x7)提取底层特征 - 通过最大池化进行空间下采样 - 堆叠两个残差注意力模块增强特征表达能力 --- ### 四、训练配置 ```python from torch.optim import Adam from torch.optim.lr_scheduler import OneCycleLR model = MNISTResNet() optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001) scheduler = OneCycleLR(optimizer, max_lr=0.01, # 峰值学习率 total_steps=1000, # 总迭代次数 pct_start=0.3) # 学习率上升阶段占比 criterion = nn.CrossEntropyLoss() ``` - **OneCycleLR策略优势**： - 动态调整学习率，先升温后降温 - 能突破局部最优解，加快收敛速度（相比固定学习率可提升约30%收敛速度） --- ### 五、训练循环 ```python for epoch in range(10): model.train() for batch in train_loader: inputs, labels = batch outputs = model(inputs) # 前向传播 loss = criterion(outputs, labels) # 计算损失 optimizer.zero_grad() # 梯度清零 loss.backward() # 反向传播 optimizer.step() # 参数更新 scheduler.step() # 学习率调整[关键步骤] ``` - **最佳实践**：每个batch后更新学习率，而非每个epoch --- ### 六、性能验证 ```python # 绘制训练曲线（引用[4]） plt.plot(loss_all['train'], color='orange', label='Train Loss') plt.plot(acc_all['val'], color='blue', label='Val Acc') plt.xlabel('Epoch') plt.title('模型训练监控') plt.legend() ``` - **监控指标**：需同时跟踪训练损失和验证准确率（引用[4]方法） --- §§ 相关问题 §§ 1. 数据增强中的仿射变换参数应如何选择才能避免过度失真？ 2. Squeeze-and-Excitation机制如何量化提升模型性能？ 3. OneCycleLR相比传统学习率衰减策略有哪些实际优势？ 4. 如何可视化ResidualSEBlock中的通道注意力权重？ 5. 该模型在Fashion-MNIST数据集上的迁移学习需要注意哪些调整？（参考引用[3]） 6. 残差连接中的维度不匹配问题有哪些解决方案？ [^1]: 模型构建步骤参考 [^2]: 数据类型转换要求 [^3]: 数据集特性说明 [^4]: 训练监控可视化方法
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