说明

AvgPool2d函数 平均池化

示例

导入三方库

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

设置测试数

a = torch.tensor([[[1., 2., 3.],[4., 5., 6.],[4., 5., 6.]],[[3., 4., 5.],[6., 5., 4.],[3., 2., 1.]]])
print(a.shape)
a

结果

torch.Size([2, 3, 3])
tensor([[[1., 2., 3.],[4., 5., 6.],[4., 5., 6.]],[[3., 4., 5.],[6., 5., 4.],[3., 2., 1.]]])

import torch.nn.functional as F
F.avg_pool2d(a,kernel_size=(1,2))

结果

tensor([[[1.5000],    =（1.+2.）/2[4.5000],    = (4.+5.)/2[4.5000]],   = (4.+5.)/2[[3.5000],[5.5000],[2.5000]]])

计算过程：kernel_size=(1,2)是取1x2矩阵，矩阵之外的舍弃

F.avg_pool2d(a,kernel_size=2)

结果：
3.0=（1.+2.+4.+5.）/4
4.5= (3.+4.+6.+5.)/4

F.avg_pool2d(a,kernel_size=2,stride=1)

结果：

计算过程：

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AvgPool2d函数

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