torch.nn.functional.fractional_max_pool3d¶
- torch.nn.functional.fractional_max_pool3d(input, kernel_size, output_size=None, output_ratio=None, return_indices=False, _random_samples=None)[源]¶
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 Fractional MaxPooling 中有详细描述
最大池化操作通过由目标输出大小确定的随机步长应用于 区域。输出特征的数量等于输入平面的数量。
- 参数
kernel_size – 进行最大值计算的窗口大小。可以是一个单独的数字 (用于 的方形核)或一个元组 (kT, kH, kW)
output_size – 目标输出大小,形式为 。可以是一个元组 (oT, oH, oW) 或一个用于立方体输出 的单独数字
output_ratio – 如果希望输出大小是输入大小的一个比例,可以给出此选项。这必须是一个介于 (0, 1) 范围内的数字或元组。
return_indices – 如果
True
,将与输出一起返回索引。可用于传递给max_unpool3d()
。
- 形状
输入: 或 。
输出: 或 ,其中 或
- 示例:
>>> input = torch.randn(20, 16, 50, 32, 16) >>> # pool of cubic window of size=3, and target output size 13x12x11 >>> F.fractional_max_pool3d(input, 3, output_size=(13, 12, 11)) >>> # pool of cubic window and target output size being half of input size >>> F.fractional_max_pool3d(input, 3, output_ratio=(0.5, 0.5, 0.5))