nn.AvgPool2d实现nn.AdaptiveAvgPool2d

本文介绍了如何在PyTorch中使用AdaptiveAvgPool2d进行自适应平均池化,与传统的 AvgPool2d 操作进行对比,并通过实例展示了它们在处理图像尺寸变化时的效果。重点在于理解这两种池化层在卷积神经网络中的应用和差异。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import torch
# 数据
x = torch.randn([1,3,4,4])
print(x.shape)

# nn.AdaptiveAvgPool2d结果
gap = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
print(gap(x))

# nn.AvgPool2d结果,参考resnest代码
gap2 = nn.AvgPool2d(kernel_size=(x.size(2),x.size(3)))
                           #ceil_mode=False)
print(gap2(x))
### 比较 `nn.AdaptiveAvgPool2d` 和 `nn.AvgPool2d` #### 特征 - **固定大小输出**:`nn.AdaptiveAvgPool2d` 可以自适应调整输入张量的空间维度到指定的输出尺寸。这意味着无论输入图像的具体空间分辨率如何,该操作都会将其转换成设定好的输出形状[^1]。 ```python adaptive_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=(5, 7)) input_tensor = torch.randn(1, 64, 8, 9) # 假设batch size为1,通道数为64 output_tensor = adaptive_pool(input_tensor) print(output_tensor.shape) # 输出将是 (1, 64, 5, 7) ``` - **预定义窗口滑动**:相比之下,`nn.AvgPool2d` 使用固定的内核大小和步幅来执行平均池化。这要求开发者提前知道并设置好这些参数,以便获得期望的结果[^2]。 ```python avg_pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) input_tensor = torch.randn(1, 64, 10, 10) # 同样假设batch size为1,通道数为64 output_tensor = avg_pool(input_tensor) print(output_tensor.shape) # 结果取决于kernel_size、stride以及padding的选择 ``` #### 应用场景 - 对于那些需要灵活处理不同尺度特征图的任务来说,比如目标检测或多尺度分类器的设计中,`nn.AdaptiveAvgPool2d` 提供了一种方便的方式来自适应地获取统一的标准表征形式[^3]。 - 当训练过程中保持一致的感受野对于模型性能至关重要时,则更适合采用具有明确配置选项的传统方法——即通过精确控制`nn.AvgPool2d` 的超参(如 kernel 大小),可以更好地管理每一层的信息提取过程[^4]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值