Pytorch学习笔记(四):nn.MaxPool2d()函数详解

1.函数语法格式和作用

作用:
对邻域内特征点取最大
减小卷积层参数误差造成估计均值的偏移的误差，更多的保留纹理信息。

MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, 
dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

2.参数解释

• kernel_size(int or tuple) - max pooling的窗口大小
• stride(int or tuple, optional) - max pooling的窗口移动的步长。默认值是kernel_size
• padding(int or tuple, optional) - 输入的每一条边补充0的层数
• dilation(int or tuple, optional) – 一个控制窗口中元素步幅的参数
• return_indices - 如果等于True，会返回输出最大值的序号，对于上采样操作会有帮助
• ceil_mode - 如果等于True，计算输出信号大小的时候，会使用向上取整，代替默认的向下取整的操作

3.具体代码

>>> # pool of square window of size=3, stride=2
>>> m = nn.MaxPool2d(3, stride=2)
>>> # pool of non-square window
>>> m = nn.MaxPool2d((3, 2), stride=(2, 1))
>>> input = autograd.Variable(torch.randn(20, 16, 50, 32))
>>> output = m(input)

        

          
        
        
        

          

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