pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d() 自适应平均池化函数解析

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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))
>>
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Pytorch实现全局平均池化（Global Average Pooling )
u014772432的博客
02-06 1万+
现在所有的博客上面，大部分并没有这个功能的实现，或者大部分没有使用pytorch去实现全局平均池化这个功能。所以这篇博客就是用pytorch来实现全局平均池化这个功能。 首先全局平均池化的目的是提取每一张特征图的平均值。 实现全局平均池化大部分用的是keras的库。先看代码。 import tensorflow as tf import torch a=torch.arange(0,24).view(2, 3, 2,2) a=a.float() a=a.numpy() print("This is
Pytorch学习之AdaptiveAvgPool2d函数
qq_46396470的博客
07-04 2419
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。
pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数详解
12-23
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 nu
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
nn.AdaptiveAvgPool2d()函数使用
最新发布
m0_57722550的博客
06-19 237
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。
Pytorch自适应平均池化工作原理（AdaptiveAvgPool2d无法导出ONNX，寻找替换方法）
q852474220的博客
02-06 3418
​自适应平均池化是一种池化方法，可以在不同大小的输入中自适应地对每个位置进行平均池化。与传统的平均池化方法不同，自适应平均池化不需要指定池化核的大小，而是通过输出的大小来决定池化的大小和步幅。自适应平均池化的输出形状可以由用户指定，因此可以用于任何大小的输入。这使得自适应平均池化在处理不同大小的输入时非常有用。根据上述数据相信你已经有了自己的答案，自适应池化不能导出的原因是因为输出特征图比输入大，ONNX没有相应的池化算子，下面链接的方法把paddle换成torch,Layer换成Module可以运行。
深度学习之pytorch 中 torch.nn介绍
qinbaby的专栏
02-20 2586
pytorch 中必用的包就是 torch.nn，torch.nn 中按照功能分，主要如下有几类：1. Layers（层）：包括全连接层、卷积层、池化层等。2. Activation Functions（激活函数）：包括ReLU、Sigmoid、Tanh等。3. Loss Functions（损失函数）：包括交叉熵损失、均方误差等。4. Optimizers（优化器）：包括SGD、Adam、RMSprop等。
PyTorch 的 torch.nn 模块学习
pumpkin84514的博客
06-01 1943
torch.nn是 PyTorch 中专门用于构建和训练神经网络的模块。
pytorch中的池化函数
thy0000的博客
10-13 5332
PyTorch 提供了多种池化函数，用于对输入数据进行不同类型的池化操作。这些池化函数允许你对不同维度的输入数据进行平均池化或最大池化，并且有自适应版本，可以自动调整输入大小以满足指定的输出大小。选择适当的池化函数取决于你的应用和输入数据的维度。
【深度学习】Pytorch池化层效率对比：自适应池化、最大值池化和均值池化
thenewestbigman的博客
11-06 2755
Pytorch 自适应池化、最大值池化和均值池化的效率，哪一个更高？
pytorch 学习 | 全局平均池化 global average pooling 实现 和作用优点解析
热门推荐
湫一
05-24 4万+
pytorch 实现 在一些论文中，我们可能会看到全局平均池化操作，但是我们从pytorch官方文档中却找不到这个API，那我们应该怎么办？ 答案是： 利用现有的pooling API实现全局平均池化的效果。 首先我们简单理解全局平均池化操作。 如果有一批特征图，其尺寸为 [ B, C, H, W], 我们经过全局平均池化之后，尺寸变为[B, C, 1, 1]。 也就是说，全局平均池化其实就是对每...
pytorch 学习 | 全局平均池化 global average pooling
计算机视觉
07-27 8206
版权声明：本文为优快云博主「qyhyzard」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/CVSvsvsvsvs/article/details/90495254 利用现有的pooling API实现全局平均池化的效果。 首先我们简单理解全局平均池化操作。 如果有一批特征图，其尺寸为 [ B, C, H, W], 我们经过全局平均池化之后，尺寸变为[B, C, 1, 1]。 也就是说，全局平均池化...
Pytorch之经典神经网络CNN(六)——NiN(Fashion-MNIST)(全局平均池化GAP)(1*1卷积)(mlpconv)(k-fold validation)
hxxjxw的博客
02-10 2447
2014年新加坡国立大学提出的 在GoogLeNet之前，该设计后来为GoogLeNet(Inception)和 ResNet 等网络模型所借鉴 NIN——Network In Network 网络中的网络 前面的的LeNet、 AlexNet和VGG在设计上的共同之处是：先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征，再以由全连接层构成的模块来输出分类结果。其中， AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如 何对这两个模块加宽（增加通道数）和加深。 而 NiN 提出了了另外⼀一个思路，即串..
全局池化–Pytorch
weixin_45074568的博客
06-01 4961
全局池化
nn.AdaptiveAvgPool2d((5,1))
qq_45893319的博客
01-23 1615
nn.AdaptiveAvgPool2d 参考：nn.AdaptiveAvgPool2d理解 如果是nn.AdaptiveAvgPool2d((1，1)), 可以从原来的[2, 2048, 10, 10] 转变为[2, 2048, 1, 1] 如果是nn.AdaptiveAvgPool2d(7)， 则可以从[2, 2048, 10, 10] 转变为[2, 2048, 7, 7] 自适应的全局平均池化~只需要给出初始大小和输出大小，中间的步骤就由函数自己运算得到。 import torch from torc
PyTorch基础（七）----- torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()方法
奋斗の博客
03-29 2203
一、方法简介 方法 含义：对张量应用一个自适应的平均池化,只需要输入输出的size即可。 - torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) 参数及注意事项 - 1.out_size可以是一个value值，也可以是一个元组（X,Y）； - 2.如果是一个value值，则代表输出是一个方形的，其实等价于（X,X）； - 3.如果是一个元组，则X，Y可以是一个int值，也可以是None； - 4.如果是None，则代表输出与输入位置的值相同； 二、案例 1
torch.nn.AdaptiveAvgPool2d类、、
weixin_36670529的博客
08-15 506
class torch.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 ...
pytorch中池化函数详解
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
12-25 3340
PyTorch 提供了多种池化函数，用于对输入数据进行不同类型的池化操作,包含平均池化、最大池化、全局池化等
帮我介绍一下Pytorch中torch.nn.functional模块
04-03
<think>好的，我现在需要回答用户关于PyTorch中torch.nn.functional模块的功能和用法的问题。首先，我应该回顾一下用户提供的引用内容，确保回答中包含这些信息。用户引用了三个不同的部分，分别关于ReLU、Sigmoid和pad函数在torch.nn.functional中的使用，以及它们与torch.nn模块中对应类的区别。 接下来，我需要系统地介绍torch.nn.functional模块的整体功能。这个模块主要包含各种神经网络相关的函数，比如激活函数、卷积、池化等。用户提到的ReLU和Sigmoid都是激活函数，而pad则属于张量操作。需要指出的是，torch.nn.functional中的函数是直接调用的，不需要实例化，而torch.nn中的对应部分通常是类，需要先创建实例再使用。例如，torch.nn.ReLU是一个类，使用时需要先实例化，而torch.nn.functional.relu可以直接调用。 然后，我应该详细说明使用方法。比如，激活函数的调用方式，卷积操作需要的参数，以及如何与torch.nn模块结合使用。需要举例说明，特别是用户提供的代码示例，如torch.nn.functional.relu(input)的输出结果。此外，pad函数的具体参数，如填充的大小和模式，也需要解释清楚。 用户可能还想知道何时使用torch.nn.functional而不是torch.nn中的类。这时候需要比较两者的优缺点，比如函数式调用更适合自定义操作，而类更适合构建模块化的网络层。同时，要提到梯度计算的问题，确保用户了解这些函数在反向传播时的表现。 最后，根据用户提供的引用和问题，生成相关问题。比如，比较不同激活函数的实现方式，讨论函数式编程在构建复杂模型中的应用，或者填充操作的其他应用场景。这些问题应该帮助用户进一步探索相关知识，并巩固他们对torch.nn.functional模块的理解。 在组织回答时，要保持结构清晰，分点说明功能和用法，并适当使用示例代码和引用标记。确保所有数学表达式和公式按照系统级指令的要求，使用正确的LaTeX格式。同时，语言要简洁明了，用中文表达，避免技术术语过于晦涩，让用户容易理解。</think>### PyTorch torch.nn.functional 模块功能与使用详解 #### 一、模块功能概述 `torch.nn.functional` 是 PyTorch 的核心模块之一，提供**函数式接口**实现神经网络操作，涵盖以下功能： 1. **激活函数**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 2. **卷积运算**：包括 1D/2D/3D 卷积、转置卷积 3. **池化操作**：最大池化、平均池化、自适应池化 4. **正则化方法**：Dropout、BatchNorm 5. **损失函数**：交叉熵、均方误差 6. **张量操作**：填充(pad)、裁剪、插值 #### 二、核心特性与使用场景 1. **函数式编程范式**：直接调用函数，无需实例化对象 ```python import torch.nn.functional as F output = F.relu(input_tensor) # 直接调用激活函数 ``` 2. **与 torch.nn 模块对比**（以 ReLU 为例）： - `torch.nn.ReLU` 是类，需实例化为网络层后使用 - `F.relu` 可直接在计算图中调用 ```python # 类方式（需继承 Module） class Net(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x): return self.relu(x) # 函数式调用 def forward(x): return F.relu(x) ``` 3. **参数传递方式**： ```python # 卷积操作示例 conv_output = F.conv2d( input, weight, bias=None, stride=1, padding=0 # 显式传递所有参数 ) ``` #### 三、典型使用场景 1. **自定义网络层**：灵活组合基础操作 ```python def custom_layer(x, weight): x = F.pad(x, (1,1,1,1)) # 使用填充函数[^3] x = F.conv2d(x, weight) return F.leaky_relu(x, 0.1) ``` 2. **动态参数计算**：实现自适应逻辑 ```python def adaptive_dropout(x, p): current_p = calculate_based_on_input(x) return F.dropout(x, p=current_p, training=True) ``` 3. **与 nn.Module 协同使用**： ```python class CustomNet(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv_weight = nn.Parameter(torch.randn(3,3,5,5)) def forward(self, x): x = F.conv2d(x, self.conv_weight) return F.sigmoid(x) # 使用函数式激活[^2] ``` #### 四、梯度处理机制 所有函数式操作均支持自动微分： $$ \frac{\partial L}{\partial x} = \begin{cases} 0 & \text{if } x \leq 0 \\ \frac{\partial L}{\partial y} & \text{if } x > 0 \end{cases} $$ （以 ReLU 反向传播为例） #### 五、最佳实践建议 1. **训练/推理模式切换**：对 Dropout/BatchNorm 等需手动处理 ```python if self.training: x = F.dropout(x, p=0.5) ``` 2. **内存优化**：适当使用 `torch.no_grad()` 包裹无需梯度的计算 3. **设备兼容性**：确保所有张量位于相同设备（CPU/GPU）
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