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Python PyTorch AdaptiveMaxPool3d用法及代码示例


本文简要介绍python语言中 torch.nn.AdaptiveMaxPool3d 的用法。

用法:

class torch.nn.AdaptiveMaxPool3d(output_size, return_indices=False)

参数

  • output_size- 形式的图像的目标输出大小。可以是元组 或单个 用于多维数据集 可以是 intNone ,这意味着大小将与输入的大小相同。

  • return_indices-如果 True ,将返回索引以及输出。用于传递给 nn.MaxUnpool3d。默认值:False

在由多个输入平面组成的输入信号上应用 3D 自适应最大池化。

对于任何输入大小,输出大小为 。输出特征的数量等于输入平面的数量。

形状:
  • 输入:

  • 输出: ,其中

例子

>>> # target output size of 5x7x9
>>> m = nn.AdaptiveMaxPool3d((5,7,9))
>>> input = torch.randn(1, 64, 8, 9, 10)
>>> output = m(input)
>>> # target output size of 7x7x7 (cube)
>>> m = nn.AdaptiveMaxPool3d(7)
>>> input = torch.randn(1, 64, 10, 9, 8)
>>> output = m(input)
>>> # target output size of 7x9x8
>>> m = nn.AdaptiveMaxPool3d((7, None, None))
>>> input = torch.randn(1, 64, 10, 9, 8)
>>> output = m(input)

相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自pytorch.org大神的英文原创作品 torch.nn.AdaptiveMaxPool3d。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。