AdaptiveAvgPool

input = torch.randn(20, 2, 11, 11, 32)输出形式

input=torch.randn(20,2,11,11,32)m=torch.nn.AdaptiveAvgPool3d((1,1,32))x=m(input)print(x.shape)结果：也就是不用管批次和通道数
黯止依蓝·2023-12-28 03:31

Pytorch当中nn.AvgPool3d()和nn.AdaptiveAvgPool3d()的区别

在PyTorch中，nn.AvgPool3d()和nn.AdaptiveAvgPool3d()都是用于三维数据（立体数据）的池化（Pooling）操作，但在功能上有一些区别。
BugMaker2002·2023-12-20 22:09

【动手学深度学习】(十二)现代卷积神经网络

代码二、使用块的网络VGG三、网络中的网络（NiN）1.理论2.代码四、含并行结的网络（GoogLeNet）2.代码五、批量归一化1.理论2.代码六、残差网络ResNet【相关总结】torch.nn.AdaptiveAvgPool2d
释怀°Believe·2023-12-16 14:28

nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)输入和输出怎么回事？

前言nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)函数作用：自适应进行平均池化。不用管输入、stride、padding，函数参数只有输出大小，其他的这个函数帮你搞定。
MORE_77·2023-12-06 17:23

Transformer的一点理解，附一个简单例子理解attention中的QKV

DETR的backbone用的是resnet-50去掉了最后的AdaptiveAvgPool2d和Linear这两层。
河北一帆·2023-12-03 16:22

常见的类 nn.Conv2d，nn.BatchNorm2D，nn.AdaptiveAvgPool2d

nn.Conv2d理论部分代码部分PaddlePaddle版torch版分析nn.BatchNorm2D理论部分代码部分PaddlePaddle版Torch版分析PaddlePaddle版Torch版nn.AdaptiveAvgPool2d
一杯水果茶！·2023-11-30 22:56

SENET通道注意力机制源代码+注释

__init__()#全局均值池化self.global_avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)#全连接
小馨馨的小翟·2023-11-19 06:10

在网络中添加SE通道注意力模块

__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc=nn.Sequential(nn.Linear(channel,cha
河海CV小菜鸡·2023-11-03 00:07

nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)详解

https://blog.csdn.net/m0_51004308/article/details/1180003911、函数语法格式和作用作用:自适应平均池化，指定输出（H，W）函数语言格式:nn.AdaptiveAvgPool2d
梦在黎明破晓时啊·2023-10-23 13:31

yolov7改进--添加CBAM模块（注意力机制）

__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.max_pool=nn.AdaptiveMaxPo
暮光之眼99·2023-10-05 04:51

YOLOv5 加入SE注意力机制

__init__()self.avgpool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.l1=nn.Linear(c1,c1//r,bias=False)self.relu=nn.ReLU
我变成了柴犬·2023-09-13 06:25

Pytorch nn.AdaptiveAvgPool2d

Pytorchnn.AdaptiveAvgPool2dnn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)H*W的输出H*H的输出nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size
桃汽宝·2023-08-23 23:43

Pytorch中的nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)简单介绍

文章目录1什么是池化？（Pooling）2adaptivePooling和GeneralPooling3代码调用1什么是池化？（Pooling）Pooling，池化层，又称下采样、汇聚层，是从样本中再选样本的过程。是为了缩减数据维度的操作。Pooling主要分两类：①最大池化（Maxpooling）②均值池化（Avgpooling）前者是取size×size中最大值。后者是采用平均值。2adapt
山外小楼听夜雨.·2023-08-23 23:13

pytorch nn.AdaptiveAvgPool2d()

torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数，该函数只需要给定输出特征图的大小，其中通道数前后不变。
Good@dz·2023-08-23 23:42

PyTorch nn.AdaptiveAvgPool2d 自适应池化

PyTorch中nn.AdaptiveAvgPool2d与nn.AvgPool2d功能一样都是平均池化,但接收的参数不一样AvgPool2d:滑动窗口的大小kernel_size填充padding步长strideAdaptiveAvgPool2d
jiang_huixin·2023-08-23 23:12

【pytorch函数笔记】torch.nn.AdaptiveAvgPool2d

转载：https://blog.csdn.net/weixin_41978699/article/details/121176286torh.nn.AdaptiveAvgPool2d官方文档：https
Catherinemin·2023-08-23 23:41

pytorch里面的nn.AdaptiveAvgPool2d

今天遇到nn.AdaptiveAvgPool2d((None,1))AdaptiveAvgPool2d函数详细解释：2D自适应平均池化（2Dadaptiveaveragepooling）是一种对输入信号进行二维平均池化的操作
子燕若水·2023-08-23 23:11

nn.AdaptiveAvgPool2d

官网nn.AdaptiveAvgPool2dnn.AdaptiveAvgPool2d就是自适应平均池化，指定输出（H，W）m=nn.AdaptiveAvgPool2d((5,1))input=torch.randn
液压姬·2023-07-20 14:55

CBAM非官方代码及官方代码

__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.max_pool=nn.AdaptiveMaxPool2d(1)#共享权重的M
ENTRopYYY·2023-07-18 06:15

nn.AdaptiveAvgPool2d与AdaptiveMaxPool2d

关于PyTorch含有的自适应池化AdaptivePooling池化层学习目标：自适应池化层疑惑：在设计神经网络模型的时候，往往需要将特征图与分类对应上，即需要卷积层到全连接层的过渡。但在这个过渡期，不知道首个全连接层的初始化输入设置为多少？学会使用pytorch的自适应池化层nn.AdaptiveMaxPool指定输出的维度，学会读神经网络模型层与层之间的变化。学习内容：代码示例提示：网络模型分
柏常青·2023-07-15 22:22

python-轮子-SE模块

__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc=nn.Sequential(nn.Conv2d(channel,channel//reduction
SKY_yiyi_9·2023-07-13 19:03

EANet笔记

resetpa_avg_poolpa_max_pool全局平均池化importtorch.nnasnnclassGlobalPool(object):def__init__(self,cfg):self.pool=nn.AdaptiveAvgPool2d
AI视觉网奇·2023-06-19 14:01

注意力机制学习记录

__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.conv=nn.C
彭祥.·2023-06-06 22:20

YOLOV5引入SE注意力机制以及精度提升问题

__init__()self.avgpool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.l1=nn.Linear(c1,c1//r,bias=
Leon_davis·2023-04-18 12:54

pytorch注意力机制实现

__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc_1=
小井dsc·2023-04-17 21:55

pytorch 实现 SE Block

__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)#全局自适应池化self.fc=nn.Seq
Nastu_Ho-小何同学·2023-04-08 17:33

nn.AdaptiveAvgPool2d(1)

1、m=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)只需要给定输出特征图的大小就好，其中通道数前后不发生变化。
Magic_o·2023-04-06 05:54

【PyTorch学习笔记】class torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)

参考链接:classtorch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)参考链接:torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d(input,output_size
敲代码的小风·2023-04-03 15:17

torch.mean()、torch.max() 和 nn.AdaptiveAvgPool2d()、nn.AdaptiveMaxPool2d() 用法小结

会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode文章目录torch.randn()torch.mean()torch.max()nn.AdaptiveAvgPool2d
Horizon Max·2023-03-25 07:21

神经网络基础知识——网络整理（三）vgg

__init__()self.features=featuresself.avgpool=nn.AdaptiveAvgPool2d((7,7))self.classifi
lzworld·2023-02-06 11:29

torchvision.models

__init__()self.features=featuresself.avgpool=nn.AdaptiveAvgPool2d((7,7))self.classifier=nn.Sequential
小妖怪A·2023-02-05 23:02

pytorch代码实现之CBAM(Convolutional Block Attention Module)

__init__()self.avgpool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.maxpool=nn.AdaptiveMaxPool2d
差不太多先生·2023-02-05 16:44

Pytorch学习笔记(三):nn.BatchNorm2d()函数详解

nn.Conv2d()函数详解Pytorch学习笔记(三):nn.BatchNorm2d()函数详解Pytorch学习笔记(四):nn.MaxPool2d()函数详解Pytorch学习笔记(五):nn.AdaptiveAvgPool2d
ZZY_dl·2023-01-07 09:04

Pytorch学习笔记(五):nn.AdaptiveAvgPool2d()函数详解

nn.Conv2d()函数详解Pytorch学习笔记(三):nn.BatchNorm2d()函数详解Pytorch学习笔记(四):nn.MaxPool2d()函数详解Pytorch学习笔记(五):nn.AdaptiveAvgPool2d
ZZY_dl·2023-01-07 09:04

Pytorch学习笔记(八):nn.ModuleList和nn.Sequential函数详解

nn.Conv2d()函数详解Pytorch学习笔记(三):nn.BatchNorm2d()函数详解Pytorch学习笔记(四):nn.MaxPool2d()函数详解Pytorch学习笔记(五):nn.AdaptiveAvgPool2d
ZZY_dl·2023-01-07 09:34

Paddle：reshape算子与pytorch中的view算子

pytorch中的view算子=paddle中的reshape算子#pytorch#AvgPool2d比AdaptiveAvgPool2d更快,但是使用View和Mean会比AvgPool2d快5倍.classFastGlobalAvgPool2d
微风❤水墨·2023-01-07 07:04

avg = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) 和 torch.mean

importtorchimporttorch.nnasnna=torch.rand(2,3,4,4)nn.AdaptiveAvgPool2d(1),就是将各4*4的矩阵变成1*1.torch.mean：
清风拂杨柳#·2022-12-21 20:56

nn.AdaptiveAvgPool2d

torch.nn.AdaptiveAvgPool2d官方文档:AdaptiveAvgPool2dtorch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)output_size：可以为
harry_tea·2022-12-21 20:55

nn.AdaptiveAvgPool2d和nn.AdaptiveAvgPool3d

官方给出的例子：>>>#targetoutputsizeof5x7>>>m=nn.AdaptiveMaxPool2d((5,7))>>>input=torch.randn(1,64,8,9)>>>output=m(input)>>>output.size()torch.Size([1,64,5,7])>>>#targetoutputsizeof7x7(square)>>>m=nn.Adaptive
星之所望·2022-12-21 20:55

nn.AdaptiveAvgPool2d()

自适应平均池化作用：指定输出的H和W代码：input=torch.randn((1,64,8,10))m=nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))m1=nn.AdaptiveAvgPool2d
Da_Shan_·2022-12-21 20:55

nn.AdaptiveAvgPool2d() 与 nn.AvgPool2d() 模块的区别

nn.AdaptiveAvgPool2d()与nn.AvgPool2d()模块的区别_jinfeng2411的博客-CSDN博客_nn.adaptiveavgpool
鹿米lincent·2022-12-21 20:25

nn.AdaptiveAvgPool2d()笔记

增加的边距更多参数见官网输出尺寸大小计算公式代码演示importtorchMP=torch.nn.MaxPool2d(3,stride=2)input=torch.randn(1,64,8,9)print(MP(input).size())AdaptiveAvgPool2d
dzm1204·2022-12-21 20:54

pytorch nn.AdaptiveAvgPool2d(1)

在pytorch的PSPNet中网络构建有用到nn.AdaptiveAvgPool2d(pool_size)：其中参数pool_size为给定输出特征图的大小，其中通道数前后不发生变化。
是七叔呀·2022-12-21 20:24

nn.AdaptiveAvgPool2d() 与 nn.AvgPool2d() 模块各自的用途

首先介绍一下我为啥会关注到这个问题，因为我在使用加了SE模块的Resnet的时候，程序出bug了，原来问题出在我使用了nn.AvgPool2d()，而应该使用nn.AdaptiveAvgPool2d()
TEn%·2022-12-21 20:24

PyTorch-torch.nn.AdaptiveAvgPool2d

实例参考：1、PyTorch-torch.nn.AdaptiveAvgPool2d原理参考：2、nn.AdaptiveAvgPool2d()与nn.AvgPool2d()模块的区别
饿了就干饭·2022-12-21 20:24

torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数

torch.nn.AdaptiveAvgPool2d（）自适应平均池化函数m=nn.AdaptiveAvgPool2d((5,1))input=torch.randn(1,64,8,9)output=m
郭庆汝·2022-12-21 20:53

nn.AvgPool2d实现nn.AdaptiveAvgPool2d

importtorch#数据x=torch.randn([1,3,4,4])print(x.shape)#nn.AdaptiveAvgPool2d结果gap=nn.AdaptiveAvgPool2d(1
joyce_peng·2022-12-21 20:23

Pytorch深度学习随手记（2）pytorch中nn.AdaptiveAvgPool2d() 与 nn.AvgPool2d() 的区别

nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)#参数指定输出固定尺寸自适应就是这个意思就是你在下面休息它会自己动，所以给定输出尺寸如（H,W）就行nn.AvgPool2d(kernel_size
为了硕士文凭而学习·2022-12-21 20:23

nn.AdaptiveAvgPool2d理解

如果是nn.AdaptiveAvgPool2d((1，1)),可以从原来的[2,2048,10,10]转变为[2,2048,1,1]如果是nn.AdaptiveAvgPool2d(7)，则可以从[2,2048,10,10
Better-1·2022-12-21 20:23

nn.AdaptiveAvgPool2d和nn.AvgPool2d的区别

nn.AdaptiveAvgPool2d功能：该函数与二维平均池化运算类似，区别主要体现在自适应上，对于任何输入大小，输出大小均为指定的H×W大小。
AI浩·2022-12-21 20:52
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