Pytorch平均池化nn.AvgPool2d()使用方法实例

平均池化层,又叫平均汇聚层,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Pytorch平均池化nn.AvgPool2d()使用方法的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下

torch.nn.AvgPool2d()

作用

在由多通道组成的输入特征中进行2D平均池化计算

函数

torch.nn.AvgPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=None)

参数

Args:
kernel_size: 滑窗(池化核)大小
stride: 滑窗的移动步长, 默认值为kernel_size
padding: 在输入信号两侧的隐式零填充数量
ceil_mode: 决定计算输出的形状时是向上取整还是向下取整, 默认为False(向下取整)
count_include_pad: 在平均池化计算中是否包含零填充, 默认为True(包含零填充)
divisor_override: 如果指定了, 它将被作为平均池化计算中的除数, 否则将使用池化区域的大小作为平均池化计算的除数

公式

代码实例

假设输入特征为S，输出特征为D

情况一

ceil_mode=False, count_include_pad=True(计算时包含零填充)

import torch import torch.nn as nn import numpy as np # 生成一个形状为1*1*3*3的张量 x1 = np.array([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ]) x1 = torch.from_numpy(x1).float() x1 = x1.unsqueeze(0).unsqueeze(0) # 实例化二维平均池化 avgpool1 = nn.AvgPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, ceil_mode=False, count_include_pad=True) y1 = avgpool1(x1) print(y1) # 打印结果 ''' tensor([[[[1.3333, 1.7778], [2.6667, 3.1111]]]]) '''

计算过程：

输出形状= floor[(3 - 3 + 2) / 2] + 1 = 2,
D[1,1] = (0+0+0+0+1+2+0+4+5) / 9 = 1.3333,
D[1,2] = (0+0+0+2+3+0+5+6+0) / 9 = 1.7778,
D[2,1] = (0+4+5+0+7+8+0+0+0) / 9 = 2.6667,
D[2,2] = (5+6+0+8+9+0+0+0+0) / 9 = 3.1111.

情况二

ceil_mode=False, count_include_pad=False(计算时不包含零填充)

avgpool2 = nn.AvgPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, ceil_mode=False, count_include_pad=False) y2 = avgpool2(x1) print(y2) # 打印结果 ''' tensor([[[[3., 4.], [6., 7.]]]]) '''

计算过程：

输出形状= floor[(3 - 3 + 2) / 2] + 1 = 2,
D[1,1] = (1+2+4+5) / 4 = 3,
D[1,2] = (2+3+5+6) / 4 = 4,
D[2,1] = (4+5+7+8) / 4 = 6,
D[2,2] = (5+6+8+9) / 4 = 7.

情况三

ceil_mode=False, count_include_pad=False, divisor_override=2(将计算平均池化时的除数指定为2)

avgpool3 = nn.AvgPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, ceil_mode=False, count_include_pad=False, divisor_override=2) y3 = avgpool3(x1) print(y3) # 打印结果 ''' tensor([[[[ 6.,  8.], [12., 14.]]]]) '''

计算过程：

输出形状= floor[(3 - 3 + 2) / 2] + 1 = 2,
D[1,1] = (1+2+4+5) / 2 = 6,
D[1,2] = (2+3+5+6) / 2 = 8,
D[2,1] = (4+5+7+8) / 2 = 12,
D[2,2] = (5+6+8+9) / 2 = 14.

情况四

ceil_mode=True, count_include_pad=True, divisor_override=None(在计算输出的形状时向上取整)

x2 = np.array([ [1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12], [13,14,15,16] ]) x2 = torch.from_numpy(x2).reshape(1,1,4,4).float() avgpool4 = nn.AvgPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, ceil_mode=True) y4 = avgpool4(x2) print(y4) # 打印结果 ''' tensor([[[[ 1.5556,  3.3333,  2.0000], [ 6.3333, 11.0000,  6.0000], [ 4.5000,  7.5000,  4.0000]]]]) '''

计算过程：