目录什么是PoolingAdaptivePooling（自适应池化）和GeneralPooling（一般池化）的区别AdaptivePooling的实现细节实例1d2d对自己的一些基于pool的实现的困惑的解答kernel必须得是正方形嘛？什么是PoolingPooling，池化层，又称下采样层、汇聚层，是从样本中再选样本的过程。池化层主要分为两类：最大值(Max)池化层，均值(Avg)池化层。前

MindSpore实现AdaptiveAvgPool2d1、什么是AdaptiveAvgPool2d？

data_format=NCHW)(bn1):BatchNorm2D(num_features=64,momentum=0.9,epsilon=1e-05)(relu):ReLU()(avagPool):AdaptiveAvgPool2D

1.tensor.expand.as（）函数importtorchx=torch.tensor([[1],[2],[3]])#生成tensorx，3行1列print('xsize:',x.size())print('x:',x)xsize:torch.Size([3,1])x:tensor([[1],[2],[3]])x_expand=x.expand(3,4)#将x扩展为3行4列print('x

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

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。

nn.AvgPool1d需要根据自己需要的length去手动设计，而nn.AdaptiveAvgPool1d更像是高手设计好的麻瓜模块方便供我这种麻瓜使用1.nn.AvgPool1d看网上博客没看到把Lout

PyTorch学习笔记：nn.AdaptiveAvgPool2d——二维自适应平均池化运算torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)功能：该函数与二维平均池化运算类似

1致谢感谢ThomasV的解答，请参阅《AdaptiveAvgPool2dInMoreDetail|ThomasV》2AdaptiveAvgPool2d:torch.nn.AdaptiveAvgPool2d

自适应池化（AdaptiveAvgPool1d）：对输入信号，提供1维的自适应平均池化操作对于任何输入大小的输入，可以将输出尺寸指定为H*W，但是输入和输出特征的数目不会变化。

公式：#averageadaptivepool1d#supposeinputdatainshapeof[N,C,L],`output_size`ismor[m],#outputshapeis[N,C,m],adaptivepooldivideLdimension#ofinputdataintomgridsaveragelyandperformspoolingsineach#gridtogetout

例如：torch.nn.AdaptiveAvgPool1d(2)torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(2,2)torch.nn.AdaptiveAvgPool3d(2,2,2)

函数作用AdaptiveAvgPool1d(N)对于一个输入BCL的tensor进行一维的pool，变为BCN代码示例>>>importtorch>>>importtorch.nnasnn>>>a=torch.ones

1.AdaptiveAvgPool1d目前网上常见的计算1d的公式是与pytorch实现方式不一样的通过阅读源码，可以发现，pytorch中adaptive_avg_pool1d实现方式实际上是将一维tensor

1维情况：importtorchimporttorch.nnasnn#out_sizem=nn.AdaptiveAvgPool1d(5)input=torch.randn(1,64,3)output=m

nn.AdaptiveAvgPool1d(5)自适应的平均池化，应该是在最低维上转为5个数，即9---->5(1,9,8)---->(1,5,8)importtorchfromtorchimportnnfromtorchimportautogradm

pytorch中二维平均池化模块torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()与torch.nn.AvgPool2d()的区别nn.AvgPool2d()原始模型：classtorch.nn.AvgPool2d

声明：此篇文章是个人学习笔记，并非教程，所以内容可能不够严谨。可作参考，但不保证绝对正确。如果你发现我的文章有什么错误，非常欢迎指正，谢谢哦平均池化层，又叫平均汇聚层，作用：https://blog.csdn.net/weixin_42193719/article/details/103860206每次会计算滑动窗口覆盖区域内数值的平均值，然后将滑动窗口滑向下一个区域计算下一个平均值，如此反复直到

工具使用教程：工具下载地址：https://github.com/longcw/pytorch2caffe依赖包安装：python环境：python2.7配置caffe：具体方法请参考https://blog.csdn.net/xunan003/article/details/74905718安装pytorch&torchvision（版本0.2.0）：pipinstalltorch==0.2.0

pipinstalltorchstatfromtorchstatimportstatfromtorchvision.modelsimportresnet18model=resnet18()stat(model,(3,224,224))[MAdd]:AdaptiveAvgPool2disnotsupported

__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.conv=n

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

__init__()self.maxpool=nn.AdaptiveMaxPool2d(1)self.avgpool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.se=nn.Sequential

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

2.1MaxPool2d()2.2MaxUnPool2d()2.3AvgPool2d()2.4FractionalMaxPool2d()2.5LPPool2d()2.6AdaptiveMaxPool2d()2.7AdaptiveAvgPool2d

__init__()size=sizeor(1,1)self.pool_one=nn.AdaptiveAvgPool2d(size)self.pool_two=nn.AdaptiveAvgPool2d(

池化操作零、池化操作一、MaxPool：最大池化1）MaxPool1d（1）调用方式（2）参数解析：一般我们只需要设置kernel_size和stride，其他保持即可。（3）实例2）MaxPool2d（1）调用方式（2）参数解析（3）实例二、AvgPool：平均池化1）AvgPool1d（1）调用方式（2）实例2）AvgPool2d（1）调用方式（2）实例三、AdaptiveMaxPool：自适

__init__()self.avgpool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)s

目录1torch.nn>AdaptiveAvgPool3d1.1相关资料1.2CLASStorch.nn.AdaptiveAvgPool3d(output_size)1.3Parameters参数1.4Shape2

__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.ma

__init__()self.average_pooling=nn.AdaptiveAvgPool

__init__()self.avgpool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)s

AdaptiveAvgPool2d()介绍torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()接受两个参数，分别为输出特征图的长和宽，其通道数前后不发生变化。

__init__()#c*1*1self.avgpool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.l1=nn.Line

__init__()    self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)    self.max_pool=nn.AdaptiveMaxPool2

__init__()#self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)#self.m

__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc=nn.Sequential(nn.Linear(channel,channel//reduction

Resnet18的整体结构Resnet18的主要部件二、代码实现1.定义Block2.定义Layer层3.定义stem和head4.输出模型结构三、相关API1.Conv2D2.BatchNorm3.Relu4.AdaptiveAvgPool2D5

importtorchimporttorch.nnasnnmodel=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,9,1,1,0,bias=False),nn.BatchNorm2d(9),nn.ReLU(inplace=True),nn.AdaptiveAvgPool2d

#targetoutputsizeof5x7m=nn.AdaptiveAvgPool2d((5,7))input=torch.randn(1,64,8,9)output=m(input)#output.shape

具体如下：AdaptiveAvgPool2dCLASStorch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)[SOURCE]Appliesa2Dadaptiveaveragepoolingoveraninputsignalcomposedofseveralinputplanes.Theoutputisofsiz

__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc=nn.Sequential(nn.Linear(c

图像相关层主要包括卷积层（Conv）、池化层（Pool）等，这些层在使用中可分为一维（1D）、二维（2D）、三维（3D），池化方式又分为平均池化（AvgPool）、最大值池化（MaxPool）、自适应池化（AdaptiveAvgPool

__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.max_poo

错误原因：AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7,7))同样类型错误：https://discuss.pytorch.org/t/when-using-torch-onnx-export-errors-occurs-assertionerror-only-output-size

并保留预训练参数，另外设置5个全连阶层，分别对应5个可能的街道字符的识别，代码如下：model_conv=models.resnet18(pretrained=True)model_conv.avgpool=nn.AdaptiveAvgPool2d

图像相关层主要包括卷积层（Conv)、池化层（Pool）等，这些层在实际使用中可分为一维（1Ｄ）、二维（２Ｄ）和三维（３Ｄ），池化方式又分为平均池化（ＡvgPool)、最大池化（ＭaxPool)、自适应池化(AdaptiveAvgPool

AdaptiveAvgPool2dAdaptiveAvgPool2d原文连接：知乎其实介绍MobileNetV1（以下简称V1）只有一句话，MobileNetV1就是把VGG中的标准卷积层换成深度可分离卷积就可以了

In[1]:importtorchIn[2]:a=torch.rand([4,3,4,4])In[3]:a.size()Out[3]:torch.Size([4,3,4,4])In[4]:b=torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d(a,(1,1))#自适应池化，指定池化输出尺寸为1*1In[5]:b.size()Out[5]:torch.Size([4,3,

AdaptiveAvgPool1d(N)对一个C*H*W的三维输入Tensor,池化输出为C*H*N,即按照H轴逐行对W轴平均池化>>>a=torch.ones(2,3,4)>>>a[0,1,2]=0>