pytorch中自适应平均池化的理解

最新推荐文章于 2025-06-12 20:00:39 发布
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分类专栏： pytorch 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38410551/article/details/103957208
本文详细介绍了PyTorch中自适应平均池化的工作原理和使用方法，通过实例解析其在深度学习模型中的应用，帮助读者理解这一重要的特征降维技术。

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参考链接：
https://blog.youkuaiyun.com/caicaiatnbu/article/details/88955272

pytorch 学习 | 全局平均池化 global average pooling 实现 和作用优点解析
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 3400
​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。
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
一文带你看透什么是ResNet
最新发布
weixin_40535700的博客
06-12 44
首先我们来看什么是ResNet，其全称为Residual Network（残差网络），是一种深度学习的网络结构，由微软研究院的何凯明等人于2015年提出。ResNet最大的创新在于引入了“残差模块”（Residual Block），有效地解决了深度神经网络训练中的梯度消失和表示瓶颈问题，使得网络的层数可以达到前所未有的深度，如1000层以上。核心：残差模块的核心思想是通过引入跨层链接（skip connections），将输入直接传递到输出，从而形成一种“残差学习”的机制。
pytorch之自适应平均池化
qq_36103746的博客
06-04 1846
1.nn.functional.adaptive_avg_pool2d 参考：pytorch中文文档之nn.functional.adaptive_avg_pool2d torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d(input, output_size) >>> import torch >>> import torch.nn as nn >>> a = torch.randn(1, 3, 8, 8) >>&
PyTorch的自适应池化Adaptive Pooling
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u013382233的博客
01-07 6万+
自适应池化Adaptive Pooling是PyTorch含有的一种池化层，在PyTorch的中有六种形式： 自适应最大池化Adaptive Max Pooling： torch.nn.AdaptiveMaxPool1d(output_size) torch.nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size) torch.nn.AdaptiveMaxPool3d(output_s...
Pytorch----池化层(平均值池化、最大值池化、自适应最大值池化)--入门级小实例（逐行注释）---学习笔记
深度不学习！！的博客
12-07 2万+
文章目录最大值池化层平均值池化层自适应平均值池化层代码实现 还是用[上次的小实例] ，这次加入三种池化层做练习。(https://blog.youkuaiyun.com/qq_38737428/article/details/121523145) 我之前以为池化层也叫下采样，但这样说并不严格，只是大家都这么说，我刚知道，其实采样层包含池化层。某种卷积层也叫采样层。 最大值池化层 选择每个小区域的最大值作为特征放到结果矩阵，像下面这样。 maxpool = nn.MaxPool2d(2,stride=2) # 定义池化
对Pytorch中Tensor的各种池化操作解析
09-18
自适应平均池化（Adaptive AvgPool）与普通平均池化的主要区别在于，它不需指定固定的窗口大小，而是根据输入Tensor的尺寸动态调整输出的大小。这使得模型在处理不同尺寸输入时更具灵活性。 - **AdaptiveAvgPool...
自适应平均池化（Adaptive Average Pooling）的网络结构流程图
03-12
### 自适应平均池化概述 自适应平均池化（Adaptive Average Pooling）是一种特殊的...上述代码展示了如何定位ResNet18模型内部存在的自适应平均池化层实例，这对于想要深入了解其在网络中位置及工作方式非常有帮助。
全局自适应平均池化出大小不同的池化子区域
03-19
好的，我现在需要回答用户关于全局自适应平均池化（Adaptive Average Pooling）的问题，特别是如何划分不同尺寸的池化子区域以及在PyTorch和TensorFlow中的实现方法。首先，我得回忆一下自适应池化的基本概念。 ...
pytorch--自适应池化Adaptive Pooling
weixin_42630613的博客
05-22 1138
MaxPool1d(kernel_size=math.ceil(inputsize / outputsize), stride=math.floor(inputsize / outputsize), padding=0) 只要给输入和输出，黑箱操作自动得出结果 举个栗子： 如果输入是9，想输出4 MaxPool1d(kernel_size=math.ceil(9 / 4), stride=math.floor(9 / 4), padding=0) kernel_size=math.ceil(9 / 4)=3
PyTorch的自适应池化Adaptive Pooling实例
12-23
简介 自适应池化Adaptive Pooling是PyTorch含有的一种池化层，在PyTorch的中有六种形式： 自适应最大池化Adaptive Max Pooling： torch.nn.AdaptiveMaxPool1d(output_size) torch.nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size) torch.nn.AdaptiveMaxPool3d(output_size) 自适应平均池化Adaptive Average Pooling： torch.nn.AdaptiveAvgPool1d(output_size) torch.nn.AdaptiveAvg
自适应平均池化(nn.AdaptiveAvgPool1d)
m0_51955470的博客
12-15 1582
是 PyTorch 中的一种池化层，用于在一维数据（如时间序列或特征序列）中进行自适应平均池化（Adaptive Average Pooling）。
pytorch 的自适应池化adaptive pooling--nn.AdaptiveAvgPool2d
shuijinghua的博客
01-03 7394
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： 自适应池化adaptive pooling 是pytorch含有的一种池化层，在pytorch中有6种形式： 自适应最大池化Adaptive Max Pooling： torch.nn.AdaptiveMaxPool1d(output_size) torch.nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size...
开发者分享｜手写算子没那么难，教你用MindSpore实现自适应平均池化算子！
Kenji_Shinji的博客
07-13 666
最近用 MindSpore 复现 Fast SCNN 网络的时候，里面用到了一个自适应平均池化算子 “nn.AdaptiveAvgPool2d”，但是 MindSpore 目前的版本还没有提供对应的算子供开发者使用，所以笔者查阅了一部分资料，了解了其计算原理。实验结果表明，下述方法可以替代 AdaptiveAvgPool2d 算子，可以此为基础迁移至其他 AI 框架中。AdaptiveAvgPool2dAdaptiveAvgPool2d 的功能简单来讲就是，开发者只需要传入“待处理数据” 和 “目标大小”，
[Pytorch]2.Pytorch 里 nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)二元自适应均值汇聚层（自适应池化）
呼啦圈
01-17 721
二元均值自适应均值汇聚层 注：本文是参考其他人的博客进行自己的整理和理解，方便形成自己的学习笔记，可以方便自己进行线上查询，如侵权，可联系删除（谢谢）。 本文中更喜欢称二元均值自适应均值汇聚层为自适应池化层。 但是我们先从二元均值自适应均值汇聚层文字的含义去理解。 二 元： 就是只二维的数据格式，主要是对二维的数据进行操作 自适应： 自适应这个词是目标侦测中应用的一个词，起初提出是为了处理一张图 片在经过卷积过后，会得到很多筛选好的有物体的框，但是这些框的尺 寸可能HW是不相同的，因此，
图像平均池化 利用pytorch对图像进行池化
Ibelievesunshine的博客
03-15 3274
一. 池化简介 平均池化：将图片按照固定大小网格分割，网格内的像素值取网格内所有像素的平均值。 池化：使用均等大小的网格将图片分割，并求网格内代表值的过程。 池化是卷积神经网络（convolutional neural network）中非常重要的处理方式，能够有效地降低图像的维度。 平均池化定义： 二. 将输入图像用4*4网格做平均池化 ...
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