AvgPool2d

tensorflow2实现coordinate attention

importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimport(Conv2D,AvgPool2D,Input)defCoordAtt(x,reduction=
吴天德少侠·2024-01-27 08:18

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

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

解决Pytorch AvgPool2d层不能转TensorRT的问题

问题起因今天在导出onnx的时候，有一个AvgPool2d层是如下定义的self.resnetv1d_down3_pool0_fwd=nn.AvgPool2d(kernel_size=(2,2),stride
BokyLiu·2022-12-18 10:36

Torch 池化操作大全 MaxPool2d MaxUnpool2d AvgPool2d FractionalMaxPool2d LPPool2d AdaptivePool2d dilation详解

torch池化操作1池化操作2类型2.1MaxPool2d()2.2MaxUnPool2d()2.3AvgPool2d()2.4FractionalMaxPool2d()2.5LPPool2d()2.6AdaptiveMaxPool2d()2.7AdaptiveAvgPool2d()3总结自我学习记录，他人转载请注明出处1池化操作作用：提取图片重点特征，减小图片尺寸大小，从而减少最后的输出数量，池
Philo`·2022-11-21 16:25

torch.nn.AvgPool2d 图解

函数AvgPool2d中有两个重要的参数，一个是kernel_size，一个是st
Petersburg·2022-11-21 01:11

常见的几种池化操作：MaxPool2d/AdaptiveMaxPool2d/AvgPool2d/AdaptiveAvgPool2d...（Pytorch）

（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
NorthSmile·2022-09-05 09:27

从零开始深度学习0601——pytorch 解决报错 AvgPool2d object has no attribute divisor_override

原先pytorch是在官网下载的pytorch1.4+cud9.2但是在运行一个代码时加载的预训练参数模型是pytorch1.0版本的因为版本不匹配所以在运行时报错'AvgPool2d'objecthasnoattribute'divisor_override
刚子174·2020-08-03 21:40

pytorch AvgPool2d函数

 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableimportnumpyasnpinput=Variable(torch.Tensor([[[1,3,3,4,5,6,7],[1,2,3,4,5,6,7]],[[1,3,3,4,5,6,7],[1,2,3,4,5,6,7]
geter_CS·2020-07-01 02:33

pytorch AvgPool2d函数使用详解

我就废话不多说了，直接上代码吧！importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableimportnumpyasnpinput=Variable(torch.Tensor([[[1,3,3,4,5,6,7],[1,2,3,4,5,6,7]],[[1,3,3,4,5,6,7],
geter_CS·2020-01-03 10:01
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