相关文章
Pytorch学习笔记(一):torch.cat()模块的详解
Pytorch学习笔记(二):nn.Conv2d()函数详解
Pytorch学习笔记(三):nn.BatchNorm2d()函数详解
Pytorch学习笔记(四):nn.MaxPool2d()函数详解
Pytorch学习笔记(五):nn.AdaptiveAvgPool2d()函数详解
Pytorch学习笔记(六):view()和nn.Linear()函数详解
Pytorch学习笔记(七):F.softmax()和F.log_softmax函数详解
1.函数语法格式和作用
作用:
自适应平均池化,指定输出(H,W)
函数语言格式:
nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)
2.参数解释
- output_size:指定输出固定尺寸
3.具体代码
import torch
import torch.nn as nn
m = nn.AdaptiveAvgPool2d((5,1))
m1 = nn.AdaptiveAvgPool2d((None,5))
m2 = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
input = torch.randn(2, 64, 8, 9)
output = m(input)
output1 = m1(input)
output2 = m2(input)
print('nn.AdaptiveAvgPool2d((5,1)):',output.shape)
print('nn.AdaptiveAvgPool2d((None,5)):',output1.shape)
print('nn.AdaptiveAvgPool2d(1):',output2.shape)
结果: