【Pytorch】F.avg_pool1d()和F.avg_pool2d()

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本文详细解析了PyTorch中的一维和二维平均池化操作，包括输入输出维度、核大小、步长及其对计算结果的影响，通过具体实例展示了不同参数设置下池化层的工作原理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

F.avg_pool1d()

F.avg_pool2d()

F.avg_pool1d()

数据是三维输入
input维度：（batch_size,channels,width）channel可以看成高度
kenerl维度：（一维:表示width的跨度）channel和输入的channel一致可以认为是矩阵的高度

假设kernel_size=2,则每俩列相加求平均，stride默认和kernel_size保持一致，越界则丢弃（下面表示1，2列和3，4列相加求平均）

input = torch.tensor([[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[0,0,0,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]]).unsqueeze(0).float()
print(input)
m = F.avg_pool1d(input,kernel_size=2)
m

tensor([[[1., 1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.],
         [0., 0., 0., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.]]])
tensor([[[1.0000, 1.0000],
         [1.0000, 1.0000],
         [0.0000, 0.5000],
         [1.0000, 1.0000],
         [1.0000, 1.0000]]])

假设kenerl_size=3,表示前3列相加求平均，后面的不足3列丢弃

input = torch.tensor([[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[0,0,0,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]]).unsqueeze(0).float()
print(input)
m = F.avg_pool1d(input,kernel_size=3)
m
tensor([[[1., 1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.],
         [0., 0., 0., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.]]])
tensor([[[1.],
         [1.],
         [0.],
         [1.],
         [1.]]])

input = torch.tensor([[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[0,0,0,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]]).unsqueeze(0).float()
print(input)
m = F.avg_pool1d(input,kernel_size=4)
m
tensor([[[1., 1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.],
         [0., 0., 0., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.]]])
tensor([[[1.0000],
         [1.0000],
         [0.2500],
         [1.0000],
         [1.0000]]])

假设stride=1每次移动一个步伐

input = torch.tensor([[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[0,0,0,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]]).unsqueeze(0).float()
print(input)
m = F.avg_pool1d(input,kernel_size=2,stride=1)
m
tensor([[[1., 1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.],
         [0., 0., 0., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.]]])
tensor([[[1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000],
         [1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000],
         [0.0000, 0.0000, 0.5000, 1.0000],
         [1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000],
         [1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000]]])
 
input = torch.tensor([[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[0,0,0,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]]).unsqueeze(0).float()
print(input)
m = F.avg_pool1d(input,kernel_size=4,stride=1)
m
tensor([[[1., 1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.],
         [0., 0., 0., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.]]])
tensor([[[1.0000, 1.0000],
         [1.0000, 1.0000],
         [0.2500, 0.5000],
         [1.0000, 1.0000],
         [1.0000, 1.0000]]])

F.avg_pool2d()

数据是四维输入
input维度：（batch_size,channels,height,width）
kenerl维度：（二维:表示width的跨度）channel和输入的channle一致，如果数据是三维，则channel为1.(如果只写一个数n，kenerl=(n,n))
stride默认和kenerl一致，这是个二维的，所以在height和width上均和kenerl一致，越界同样丢弃。
跟cnn卷积一致

input = torch.tensor([[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[0,0,0,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]]).unsqueeze(0).float()
print(input.size())
print(input)
m = F.avg_pool2d(input,kernel_size=(4,4))
m
torch.Size([1, 5, 5])
tensor([[[1., 1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.],
         [0., 0., 0., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.]]])
tensor([[[0.8125]]])

input = torch.tensor([[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[0,0,0,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]]).unsqueeze(0).float()
print(input.size())
print(input)
m = F.avg_pool2d(input,kernel_size=(4,4),stride=1)
m
torch.Size([1, 5, 5])
tensor([[[1., 1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.],
         [0., 0., 0., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.]]])
tensor([[[0.8125, 0.8750],
         [0.8125, 0.8750]]])

如果求列的平均kenerl=(1,5),此时默认stride=(1,5)

input = torch.tensor([[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[0,0,0,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]]).unsqueeze(0).float()
print(input.size())
print(input)
m = F.avg_pool2d(input,kernel_size=(1,5))
m
torch.Size([1, 5, 5])
tensor([[[1., 1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.],
         [0., 0., 0., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.]]])
tensor([[[1.0000],
         [1.0000],
         [0.4000],
         [1.0000],
         [1.0000]]])

如果求行的平均kenerl=(5,1),此时默认stride=(5,1),用卷积的概念取思考

input = torch.tensor([[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[0,0,0,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]]).unsqueeze(0).float()
print(input.size())
print(input)
m = F.avg_pool2d(input,kernel_size=(5,1))
m
torch.Size([1, 5, 5])
tensor([[[1., 1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.],
         [0., 0., 0., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.]]])
tensor([[[0.8000, 0.8000, 0.8000, 1.0000, 1.0000]]])

对于四维的数据，channel默认和输入一致

input=torch.randn(10,3,4,4)
m=F.avg_pool2d(input,(4,4))
print(m.size())

torch.Size([10, 3, 1, 1])