LPPool2d¶
- class torch.nn.LPPool2d(norm_type, kernel_size, stride=None, ceil_mode=False)[source]¶
对由多个输入平面组成的输入信号应用 2D 幂平均池化。
在每个窗口上,计算的函数为
当 p = 时,得到最大池化
当 p = 1 时,得到求和池化(与平均池化成正比)
参数
kernel_size
、stride
可以是一个
int
– 在这种情况下,相同的值用于高度和宽度维度一个包含两个整数的
tuple
– 在这种情况下,第一个 int 用于高度维度,第二个 int 用于宽度维度
注意
如果 p 次幂的和为零,则此函数的梯度未定义。在此情况下,此实现将梯度设置为零。
- 参数
- 形状
输入: 或 .
输出: 或 ,其中
示例
>>> # power-2 pool of square window of size=3, stride=2 >>> m = nn.LPPool2d(2, 3, stride=2) >>> # pool of non-square window of power 1.2 >>> m = nn.LPPool2d(1.2, (3, 2), stride=(2, 1)) >>> input = torch.randn(20, 16, 50, 32) >>> output = m(input)