PyTorch ------MaxPool池化ceil_mode使用

最新推荐文章于 2025-05-20 13:33:29 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-20 13:33:29 发布 · 2.7k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#maxpool #ceilmode #pytorch #池化层 #神经网络

PyTorch的_MaxPoolNd类是MaxPool1d、MaxPool2d和MaxPool3d的基类，其中的ceil_mode属性在输入尺寸为奇数时影响输出大小。当ceil_mode设为True，它会使输出尺寸向上取整，而False则向下取整，类似于math库中的ceil和floor函数。此特性在构建神经网络池化层时尤为关键。

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
  • 在这里插入图片描述
  • 在这里插入图片描述
  • 在这里插入图片描述
  • 源码截图
  • 基类_MaxPoolNd中存在一个属性ceil_mode
  • 在这里插入图片描述
  • 这个属性在Input size 为偶数的时候,没有影响,但是当Input size 为奇数时output size 就不一样了,ceil_model = True 和false 是不同的结果
  • 在这里插入图片描述
  • 下面用代码来展示其结果
最低0.47元/天 解锁文章
PyTorch中池化层的padding和ceil_mode参数设置
Stoneplay
03-20 5304
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...
神经网络-最大池化的使用
booze_的博客
06-25 4166
池化层的官方文档中介绍了很多种的池化方法，但是最常用的还是MaxPool2d,这里我们也用MaxPool2d来讲解，其他的类似，关键还是要学会看官方文档 概述： 最大池化目的就是为了保留输入的特征，但是同时把数据量减少，最大池化之后数据量就减少了，对于整个网路来说，进行计算的参数就变少了，就会训练的更快。 就相当于在网上看视频，视频又有1080P的，720P的，360P的，懂吧，1080P就相当于输入视频，720P的就相当于经过最大池化后的视频，720P也可以满足需求，网不行的时候不就可以看720P的呗。什
Pytorch maxpool的ceil_mode用法
09-17
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中MaxPool的ceil_mode参数
你好，明天，，的博客
01-12 1371
Pytorch池化层Maxpool中ceil_mode参数取true或false时的效果。
Pytorch---maxpool的ceil_mode
计算机视觉
11-02 1334
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...
卷积神经网络的ceil_mode有什么用?
qq_44815135的博客
11-21 633
在 PyTorch 中，ceil_mode 参数用于控制最大池化操作中输出张量的形状计算方式。
小土堆pytorch--神经网路-卷积层&池化层
2302_80295520的博客
05-20 1209
小土堆pytorch--神经网络中的卷积层&池化层
Pytorch 学习 - 9.池化层
chenchihwen的专栏
10-13 1127
先掌握，学好pytorch, 才能学好人工智能。
maxpool 中的ceil_mode
qq_38897423的博客
12-17 412
ceilmode天花板模式
Pytorch maxpool的ceil_mode及与caffe中maxpool的比较
zl3090的博客
03-12 2222
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...
Pytorch 中的 MaxPool 的 ceil_mode参数
Z2572862506的博客
01-25 240
Pytorch 中的 MaxPool 的 ceil_mode参数
Pytorch池化层Maxpool2d中ceil_mode参数
weixin_37858453的博客
11-07 882
Pytorch池化层Maxpool2d中ceil_mode参数
Pytorch中 maxpool的ceil_mode
Anne332的博客
09-10 217
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中MaxPool的ceil_mode属性解释
MasterCayman的博客
11-05 619
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。 参考：[博客园](https://www.cnblogs.com/xxxxxxxxx/p/11529343.html)
关于maxpool2d()这个函数的ceil_mode的参数
荣荣闲不住的博客
09-07 3540
网上的解释（https://blog.youkuaiyun.com/GZHermit/article/details/79351803）没懂，大佬图解了一下瞬间秒懂。
python中ceil函数怎么用_Pytorch maxpool的ceil_mode用法
weixin_39654751的博客
12-09 375
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池化层（maxpool）中的的ceil_mode参数
qq_36370187的博客
10-30 2013
PyTorch中MaxPool的ceil_mode属性
qq_35037684的博客
10-28 802
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
ceil_mode=False
最新发布
07-27
在PyTorch的池化层（如`nn.MaxPool2d`或`nn.AvgPool2d`）中，`ceil_mode`参数控制输出特征图尺寸的计算方式。当`ceil_mode=False`时，它使用向下取整（floor division）来计算输出尺寸，这有助于确保输出尺寸在输入...
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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