【三维点云分割】 adaptive_avg_pool2d解释示例

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已于 2023-04-27 14:13:32 修改 · 1.6k 阅读

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#深度学习 #pytorch #人工智能

于 2023-04-27 14:12:33 首次发布

adaptive_avg_pool2d是PyTorch中的一个函数，用于实现自适应平均池化，能根据输入形状自动调整输出形状，确保不同输入大小的特征图能转换为固定大小的输出。它通过指定期望的输出特征图大小来计算采样步骤，并对每个区域取平均值。在给定的代码示例中，展示了如何使用此函数将特征向量降维至单个标量值，常用于卷积神经网络的降维和全局平均池化。

adaptive_avg_pool2d是PyTorch中的一个函数，它实现了自适应平均池化操作。在卷积神经网络中，通常使用池化层来减少特征图的尺寸，从而降低计算复杂度和内存需求。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。

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。

在代码上，使用时只需将输入张量和输出大小作为参数传入即可。例如：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


nsample=4
x = torch.tensor([[[1,2,3],
                   [3,4,5],
                   [4,4,5],
                   [2,5,3]],
                
                 [[5,6,1],
                  [7,8,2],
                  [3,2,1],
                  [1,3,2,]],
                
                 [[9,10,1],
                  [11,12,2],
                  [2,3,1],
                  [4,3,1]]],dtype=torch.float32)
print("x的值:",x)
pr

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