自适应平均池化2d¶
- class torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)[源代码]¶
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化。
对于任何输入大小,输出大小为 H x W。输出特征的数量等于输入平面的数量。
- 参数
output_size (Union[int, None, Tuple[Optional[int], Optional[int]]]) – 图像的目標輸出大小,格式为 H x W。可以是元组 (H, W) 或正方形图像 H x H 的单个 H。H 和 W 可以是
int
或None
,表示大小将与输入相同。
- 形状
输入: 或 .
输出: 或 , 其中 .
示例
>>> # target output size of 5x7 >>> m = nn.AdaptiveAvgPool2d((5, 7)) >>> input = torch.randn(1, 64, 8, 9) >>> output = m(input) >>> # target output size of 7x7 (square) >>> m = nn.AdaptiveAvgPool2d(7) >>> input = torch.randn(1, 64, 10, 9) >>> output = m(input) >>> # target output size of 10x7 >>> m = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 7)) >>> input = torch.randn(1, 64, 10, 9) >>> output = m(input)