深度学习——04pytorch最大池化

一、最大池化pytorch

在pytorch中有两种方式torch.nn.MaxPool2d和torch.nn.functional.max_pool2d，具体区别见【Pytorch】由torch.nn.MaxPool2d和torch.nn.functional.max_pool2d理解类模块与函数之间的差别

二、最大池化pytorch代码实现

1、定义输入

input = torch.tensor([[1, 2, 0, 3, 1],
                      [0, 1, 2, 3, 1],
                      [1, 2, 1, 0, 0],
                      [5, 2, 3, 1, 1],
                      [2, 1, 0, 1, 1]], dtype=torch.float32) 

2、reshape输入

# [ batch_size, channels, height, width ]
input = torch.reshape(input, (-1, 1, 5, 5))     

3、MaxPool2d最大池化

maxpool1 = MaxPool2d(kernel_size=2)  
output = maxpool1(input)

4、输出

print(output)

代码：

import torch
from torch.nn import MaxPool2d
input = torch.tensor([[1, 2, 0, 3, 1],
                      [0, 1, 2, 3, 1],
                      [1, 2, 1, 0, 0],
                      [5, 2, 3, 1, 1],
                      [2, 1, 0, 1, 1]], dtype=torch.float32)
input = torch.reshape(input, (-1, 1, 5, 5))
maxpool1 = MaxPool2d(kernel_size=2)
output = maxpool1(input)
print(output)

输出output：