1 基本用法

class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)

2 参数详解

kernel_size	最大池化窗口的大小，类型为int 或者元组，当最大池化窗口是方形的时候，只需要一个整数边长即可；最大池化窗口不是方形时，要输入一个元组表示高和宽。【必选】每次将输入池化操作的kernel_size大小的内容进行最大池化操作得到一个结果
stride	最大池化窗口每次滑动的步长为多少，默认是 kernel_size【可选】以kernel_size为1为例，会有：这一轮考虑的是a[i][j],下一轮考虑的就是a[i][j+stride]
padding	设置在所有边界增加值为 0 的边距的大小（也就是在feature map 外围增加几圈 0 ）例如当 padding =1 的时候，如果原来大小为 3 × 3 ，那么之后的大小为 5 × 5 。即在外围加了一圈 0 。【可选】 padding的作用是为了维护输出的维度
dilation	控制最大池化窗口之间的间距【可选】如果我们设置的dilation=0的话，效果如图：（蓝色为输入，绿色为输出，最大池化窗口为3 × 3）如果设置的是dilation=1，那么效果如图：（蓝色为输入，绿色为输出，最大池化窗口卷积核仍为 3 × 3 。）但是这里最大池化窗口点与输入之间距离为1的值相乘来得到输出。
ceil_mode	如果等于`True`，计算输出信号大小的时候，会使用向上取整，代替默认的向下取整的操作

3 输入输出形状

假设输入形状为：，输出形状为：

(batchsize, channel, height, width)

那么，根据MaxPool2d的参数，我们有：

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pytorch笔记：torch.nn.MaxPool2d

1 基本用法

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