pytorch nn.AdaptiveAvgPool2d(1)

最新推荐文章于 2024-08-11 14:15:21 发布
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分类专栏： pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zouxiaolv/article/details/106364351
本文深入探讨了PyTorch中Adaptive Pooling层的工作原理，特别是AdaptiveAvgPool2d和AdaptiveMaxPool2d的使用方法。通过实例展示了如何调整输出特征图的大小，同时保持通道数不变，适用于各种计算机视觉任务。

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

1、m=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)

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。

全局信息采用如下公式：

采用如下的公式：

self.avgpool =  nn.AdaptiveAvgPool2d(1)

输出尺寸：

torch.Size([2, 32, 16, 16])----->torch.Size([2, 32, 1, 1])

2、对于m = nn.AdaptiveMaxPool2d((None, 7))

>>> # target output size of 10x7
m = nn.AdaptiveMaxPool2d((None, 7))
input = torch.randn(1, 64, 10, 9)
output = m(input)
print(output.size())


#输出：
torch.Size([1, 64, 10, 7])

 

【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Pooling layers nn.AdaptiveAvgPool方法
Mr数据杨
11-15 394
通过本文的探讨，了解到了和在Pytorch中的基本应用和它们在真实世界中的潜在用途。这些技术不仅在技术层面上优化了数据处理流程，更重要的是，它们为不同领域的实际问题提供了高效的解决方案。从音频信号的关键特征提取，到图像的精确识别，再到三维扫描数据的深入分析，这些池化技术的应用展示了深度学习在现代科技进步中的关键作用。无论是在医疗、娱乐还是安全领域，这些技术都能大幅提高信息处理的效率和准确性，推动相关领域向更高水平发展。
Pytorch中的nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)简单介绍
#仙女不扎马尾#的博客
04-21 2688
文章目录1 什么是池化？（Pooling）2 adaptivePooling和GeneralPooling3 代码调用 1 什么是池化？（Pooling） Pooling，池化层，又称下采样、汇聚层，是从样本中再选样本的过程。是为了缩减数据维度的操作。 Pooling主要分两类：①最大池化（Max pooling）②均值池化（Avg pooling） 前者是取size×size中最大值。后者是采用平均值。 2 adaptivePooling和GeneralPooling AdaptivePoolin
nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)输入和输出怎么回事？
qq_51219814的博客
12-04 1739
函数作用：自适应进行平均池化。不用管输入、stride、padding，函数参数只有输出大小，其他的这个函数帮你搞定。问题就是，我想知道他是咋搞定的？
pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数详解
09-18
今天小编就为大家分享一篇pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数详解，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
nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
weixin_44883789的博客
08-26 2498
在这里，参数 1 指定了输出的大小。具体来说，对于输入的特征图，自适应平均池化层将自动计算并应用适当的池化尺寸，以使。nn.AdaptiveAvgPool2d(1) 是 PyTorch 中的一个内置函数，用于创建一个。自适应平均池化层可以动态地将输入张量的大小调整为指定的输出大小，并对输入张量的每个。，可以在神经网络的前向传播过程中使用平均池化操作来提取输入特征的。：这在某些任务中可能会有益处，例如图像分类中的特征汇聚或提取。
pytorch nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
m0_46378271的博客
05-31 1148
在pytorch的PSPNet中 网络构建有用到： 其中参数为给定输出特征图的大小，其中通道数前后不发生变化。全局信息采用如下公式：
实例解读nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
子燕若水的博客
05-02 3151
当一个形状为（N, C, H_in, W_in）的输入张量通过这个AdaptiveAvgPool2d层时，它计算每个（H_in, W_in）子区域的平均值并产生一个形状为（N, C, H_out, W_out）=（N, C, 1, 1）的输出张量。在这个例子中，创建了一个输出大小为（1, 1）的AdaptiveAvgPool2d层。当一个形状为(64, 512, 4, 4)的输入张量通过该层时，它计算每个(4, 4)子区域的平均值并产生一个形状为(64 ,512 ,1 ,1)的输出张量。
avg = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) 和 torch.mean
weixin_56405212的博客
05-25 1932
import torch import torch.nn as nn a = torch.rand(2,3,4,4) nn.AdaptiveAvgPool2d(1),就是将各4*4的矩阵变成1*1. torch.mean：可以理解为，对哪一维做平均，就是将该维所有的数做平均，压扁成1层(实际上这一层就给合并掉了)，而其他维的形状不影响。 nn.AdaptiveAvgPool2d(1),就是将各4*4的矩阵变成1*1. avg = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)(a).
nn.AdaptiveAvgPool1d(1)和nn.AdaptiveAvgPool2d(1)的区别
nuliliq的博客
04-24 1260
`nn.AdaptiveAvgPool1d(1)` 和 `nn.AdaptiveAvgPool2d(1)` 都是自适应的平均池化层，但是它们之间有以下区别： 1. 输入张量的维度不同
Pytorch nn.AdaptiveAvgPool2d
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Pytorch nn.AdaptiveAvgPool2dnn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)H*W的输出H*H的输出 nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) class torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) 对输入信号，提供2维的自适应平均池化操作。 输入的大小任意。但是输入和输出特征的数目不会变...
nn.AdaptiveAvgPool2d()
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01-07 1350
自适应平均池化 作用：指定输出的 H 和 W 代码： input = torch.randn((1, 64, 8, 10)) m = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) m1 = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 2)) m2 = nn.AdaptiveAvgPool2d((5, 4)) print(m(input).shape) print(m1(input).shape) print(m2(input).shape) torch.Size([1, 64,
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class torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) 对由多个输入平面组成的输入信号应用二维自适应平均池 （2D adaptive average pooling ）。 对于任何输入大小，输出的大小都是。 输出特征图的数量等于输入特征图的数量。 ...
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如果是nn.AdaptiveAvgPool2d((1，1)), 可以从原来的[2, 2048, 10, 10] 转变为[2, 2048, 1, 1] 如果是nn.AdaptiveAvgPool2d(7)， 则可以从[2, 2048, 10, 10] 转变为[2, 2048, 7, 7] 自适应的全局平均池化~只需要给出初始大小和输出大小，中间的步骤就由函数自己运算得到。 ...
pytorch nn.AdaptiveAvgPool2d()
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torch.nn.AdaptiveAvgPool2d() 自适应平均池化函数，该函数只需要给定输出特征图的大小，其中通道数前后不变。 例子 m = nn.AdaptiveAvgPool2d((3,7)) input = torch.randn(1, 64, 8, 9) #input：torch.Size([1, 64, 3, 7]) m = nn.AdaptiveAvgPool2d(7) input = torch.randn(1, 64, 10, 9) #input：torch.Size([1, 64,
nn.AdaptiveAvgPool2d
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torch.nn.AdaptiveAvgPool2d torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) output_size：可以为tuple类型(H, W)，也可以为一个数字H表示(H, H)，H,W可以为int或者None类型，如果是None默认与输入相同大小 二维平均自适应池化，只需要给出输出的参数就可以自动寻找相应的kernal size以及stride Applies a 2D adaptive average pooling over an input si
PyTorch库学习之nn.AdaptiveAvgPool2d函数
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08-11 914
是 PyTorch 中用于实现自适应平均池化操作的模块。这个模块将输入特征图调整到指定的输出尺寸，通过对特征图中的区域进行平均池化操作来实现。与固定大小的池化操作不同，自适应平均池化可以动态调整特征图的尺寸，使得输出具有指定的高度和宽度。
nn.AdaptiveAvgPool2d函数原型
最新发布
07-30
<think>我们正在查找PyTorch中`nn.AdaptiveAvgPool2d`的函数原型。根据用户提供的引用，虽然引用[1]提到了`nn.AdaptiveAvgPool2d`，但并没有给出具体的函数原型。不过，根据我们对PyTorch的了解，我们可以直接给出其函数原型。 在PyTorch中，`nn.AdaptiveAvgPool2d`是一个类，其构造函数如下： ```python torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) ``` 其中： - `output_size`：是一个整数元组，表示目标输出尺寸，形式为`(H_out, W_out)`。也可以是一个整数，此时输出为正方形`(H_out, H_out)`。 该层的作用是对输入的多通道二维信号（即图像）进行自适应平均池化，无论输入图像的尺寸如何，都可以输出指定的尺寸。 例如： - 如果设置`output_size=(5,7)`，则输出特征图的空间维度为5×7。 - 如果设置`output_size=7`（等价于`(7,7)`），则输出为7×7的正方形。 输入形状：`(N, C, H_in, W_in)` 或 `(C, H_in, W_in)` 输出形状：`(N, C, H_out, W_out)` 或 `(C, H_out, W_out)` 注意：当输入是单个样本（即没有批次维度）时，输入形状为`(C, H_in, W_in)`，输出为`(C, H_out, W_out)`。 下面是一个简单的示例代码： ```python import torch import torch.nn as nn # 创建一个自适应平均池化层，输出尺寸为(5,7) m = nn.AdaptiveAvgPool2d((5,7)) # 随机生成一个输入张量：批次大小为1，通道数为3，高度为10，宽度为20 input = torch.randn(1, 3, 10, 20) # 应用池化 output = m(input) # 输出形状为(1,3,5,7) print(output.size()) ``` 另外，引用[2]和[3]似乎与当前问题无关，引用[4]介绍了`nn.Sequential`，也与当前问题无关。因此，我们主要依据PyTorch官方文档的常规定义来回答。 因此，函数原型为： `torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)` 其中`output_size`是一个整数或一个整数元组。 引用说明：虽然引用[1]提到了`nn.AdaptiveAvgPool2d`，但未给出原型，因此我们根据标准PyTorch文档给出，不标注引用。 现在，我们生成相关问题：</think>### PyTorch `nn.AdaptiveAvgPool2d` 函数原型详解 #### 函数原型定义 ```python torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) ``` #### 参数说明 1. **`output_size`** (Union[int, Tuple[int, int]])： - **功能**：指定输出特征图的空间尺寸（高度和宽度） - **格式**： - 整数：输出正方形特征图（如 `output_size=5` → 5×5） - 元组：`(H_out, W_out)` 指定高度和宽度（如 `(5, 7)` → 5×7） - **特殊值**：`(1, 1)` 实现全局平均池化[^1] #### 数学公式 对于输入特征图 $X \in \mathbb{R}^{C \times H_{in} \times W_{in}}$，输出 $Y \in \mathbb{R}^{C \times H_{out} \times W_{out}}$： $$ Y(c,i,j) = \frac{1}{k_h \times k_w} \sum_{m=0}^{k_h-1} \sum_{n=0}^{k_w-1} X(c, i \cdot s_h + m, j \cdot s_w + n) $$ 其中： - $k_h = \lceil H_{in}/H_{out} \rceil$, $k_w = \lceil W_{in}/W_{out} \rceil$（动态计算的池化窗口尺寸） - $s_h = \lfloor H_{in}/H_{out} \rfloor$, $s_w = \lfloor W_{in}/W_{out} \rfloor$（动态步长） #### 输入输出形状 | **维度** | **输入形状** | **输出形状** | **说明** | |----------|--------------|--------------|----------| | Batch | $N$ | $N$ | 批次大小不变 | | Channels | $C$ | $C$ | 通道数不变 | | Height | $H_{in}$ | $H_{out}$ | 由`output_size[0]`指定 | | Width | $W_{in}$ | $W_{out}$ | 由`output_size[1]`指定 | #### 使用示例 ```python import torch.nn as nn # 全局平均池化 (输出1x1) gap_layer = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # 输入(b, c, h, w) → 输出(b, c, 1, 1) # 固定输出7x7 pool_7x7 = nn.AdaptiveAvgPool2d(7) # 等价于(7,7) # 非对称输出 (高度5，宽度3) pool_5x3 = nn.AdaptiveAvgPool2d((5, 3)) # 处理动态尺寸输入 input = torch.randn(4, 256, torch.randint(20, 40, ()), torch.randint(30, 50, ())) output = pool_7x7(input) # 输出形状: (4, 256, 7, 7) ``` #### 技术说明 1. **动态计算**：池化窗口尺寸和步长根据输入尺寸实时计算，无需手动配置 2. **边界处理**：当 $H_{in}/H_{out}$ 非整数时，边界窗口自动缩小尺寸 3. **反向传播**：梯度按窗口内元素数量平均分配，符合平均池化特性 > 该层在医学影像处理网络（如DynUNet）中常用于特征图尺寸归一化[^3]
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