pytorh实现全局平均（最大）池化的两种方式

Pytorch没有对全局平均（最大）池化单独封装为一层。需要自己实现。下面有两种简单的实现方式。

使用torch.max_pool1d()定义一个网络层。
使用nn.AdaptiveMaxPool1d(1)并设置输出维度是1

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np#第一种方式
class GlobalMaxPool1d(nn.Module):def __init__(self):super(GlobalMaxPool1d,self).__init__()def forward(self, x):return torch.max_pool1d(x,kernel_size=x.shape[2])a = torch.tensor(np.arange(24),dtype=torch.float).view(2,3,4).cuda()
gmp1 = GlobalMaxPool1d()
print(gmp1(a))#第二种方式
gmp2 = torch.nn.AdaptiveMaxPool1d(1)
print(gmp2(a))

运行结果一样。


tensor([[[ 3.],[ 7.],[11.]],[[15.],[19.],[23.]]], device='cuda:0')
tensor([[[ 3.],[ 7.],[11.]],[[15.],[19.],[23.]]], device='cuda:0')

pytorh实现全局平均（最大）池化的两种方式相关推荐

对连续值/离散值进行预处理的两种方式（标准化/one-hot化）、反标准化/逆标准化、字符串预处理
日萌社人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新) tensorflow 2.0 画出model网络模型的拓扑图 ...
实现数组扁平化的 6 种方式
实现数组扁平化的 6 种方式老规矩,开局先上问题,带着问题去思考: 怎样用最普通的方法解决数组扁平化问题? ES6里面是否有一些高级的方法能够直接实现? 扁平化的实现数组的扁平化其实就是将一个 ...
java如何做全局缓存_传智播客JNI第七讲 – JNI中的全局引用/局部引用/弱全局引用、缓存jfieldID和jmethodID的两种方式...
讲解JNI中的全局引用/局部引用/弱全局引用.缓存jfieldID和jmethodID的两种方式,并编写两种缓存方式的示例代码. 1.从Java虚拟机创建的对象传到本地C/C++代码时会产生引用,根据 ...
java 连接池配置_java数据库连接池配置的几种方式
关于java数据库连接池配置的几种方式今天遇到了关于数据源连接池配置的问题,发现有很多种方式可以配置,现总结如下,(已Mysql数据库为例) 一,Tomcat配置数据源: 方式一:在WebRoot下 ...
Android通过AsyncTask与ThreadPool（线程池）两种方式异步加载大量数据的分析与对比
在加载大量数据的时候,经常会用到异步加载,所谓异步加载,就是把耗时的工作放到子线程里执行,当数据加载完毕的时候再到主线程进行UI刷新.在数据量非常大的情况下,我们通常会使用两种技术来进行异步加载,一是 ...
Android 应用开发之通过AsyncTask与ThreadPool（线程池）两种方式异步加载大量数据的分析与对比
Android 应用开发之通过AsyncTask与ThreadPool(线程池)两种方式异步加载大量数据的分析与对比标签: AndroidAsyncTaskThreadPool异步加载view 2 ...
创建线程池有哪几种方式呢?
转自: 创建线程池有哪几种方式呢? 下文笔者讲述创建线程池的方法分享,如下所示 java原生提供创建线程池的方式如下 newSingleThreadExecutor():它的特点在于工作线程数目被限制 ...
JDK1.8 创建线程池有哪几种方式？
JDK1.8 创建线程池有哪几种方式? newFixedThreadPool 定长线程池,每当提交一个任务就创建一个线程,直到达到线程池的最大数量,这时线程数量不再变化,当线程发生错误结束时,线程池会 ...
创建线程池有哪几种方式？
线程池创建有七种方式,最核心的是最后一种: newSingleThreadExecutor():它的特点在于工作线程数目被限制为 1,操作一个无界的工作队列,所以它保证了所有任务的都是被顺序执行,最多 ...

pytorh实现全局平均（最大）池化的两种方式

pytorh实现全局平均（最大）池化的两种方式相关推荐

最新文章

热门文章