torch学习三之nn.Maxpool

Maxpool1D

函数原型：

torch.nn.MaxPool1d(kernel_size: Union[T, Tuple[T, ...]], 
stride: Optional[Union[T, Tuple[T, ...]]] = None, 
padding: Union[T, Tuple[T, ...]] = 0, 
dilation: Union[T, Tuple[T, ...]] = 1, 
return_indices: bool = False, 
ceil_mode: bool = False)

1. kernel
   kernel 大小为 1 * kernel_size

2. stride
   步长默认为 kernel_size (一个kernel里取一个最大值，然后移动到下一个kernel)

3. padding
   两边补充 -INF 的个数

4. dilation:
   不懂

5. return_indices:
   返回最大值的下标，一个kernel里返回一个

6. ceil_mode:
   是否向上取整，即，如果剩下的不足一个kernel，是舍弃还是padding到一个kernel的大小

Maxpool2D

基本同Maxpool1D，注意：

1. kernel大小为 kernel_size * kernel_size（或者是自定义的元组）
2. 元组（a,b）a为第一维上的操作，b为第二维上的操作
   （这里的第一，第二是相对意义上的第一第二，不是真正的第一维或第二维）

参考：
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