快捷方式

FractionalMaxPool3d

class torch.nn.FractionalMaxPool3d(kernel_size, output_size=None, output_ratio=None, return_indices=False, _random_samples=None)[source]

对由多个输入平面组成的输入信号应用 3D 分数最大池化。

分数最大池化在 Ben Graham 的论文 分数最大池化 中有详细描述。

最大池化操作应用于 kT×kH×kWkT \times kH \times kW 区域,其随机步长由目标输出大小决定。输出特征的数量等于输入平面的数量。

注意

必须定义 output_sizeoutput_ratio 中的一个。

参数
  • kernel_size (Union[int, Tuple[int, int, int]]) – 要获取最大值的窗口大小。可以是单个数字 k(对于 k x k x k 的正方形内核)或元组 (kt x kh x kw)

  • output_size (Union[int, Tuple[int, int, int]]) – 图像的目标输出大小,格式为 oT x oH x oW。可以是元组 (oT, oH, oW) 或单个数字 oH,用于正方形图像 oH x oH x oH

  • output_ratio (Union[float, Tuple[float, float, float]]) – 如果希望输出大小作为输入大小的比率,则可以使用此选项。这必须是范围 (0, 1) 内的数字或元组

  • return_indices (bool) – 如果为 True,则将与输出一起返回索引。可用于传递给 nn.MaxUnpool3d()。默认值:False

形状
  • 输入:(N,C,Tin,Hin,Win)(N, C, T_{in}, H_{in}, W_{in})(C,Tin,Hin,Win)(C, T_{in}, H_{in}, W_{in}).

  • 输出: (N,C,Tout,Hout,Wout)(N, C, T_{out}, H_{out}, W_{out})(C,Tout,Hout,Wout)(C, T_{out}, H_{out}, W_{out}), 其中 (Tout,Hout,Wout)=output_size(T_{out}, H_{out}, W_{out})=\text{output\_size}(Tout,Hout,Wout)=output_ratio×(Tin,Hin,Win)(T_{out}, H_{out}, W_{out})=\text{output\_ratio} \times (T_{in}, H_{in}, W_{in})

示例

>>> # pool of cubic window of size=3, and target output size 13x12x11
>>> m = nn.FractionalMaxPool3d(3, output_size=(13, 12, 11))
>>> # pool of cubic window and target output size being half of input size
>>> m = nn.FractionalMaxPool3d(3, output_ratio=(0.5, 0.5, 0.5))
>>> input = torch.randn(20, 16, 50, 32, 16)
>>> output = m(input)

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