本文简要介绍python语言中 torch.nn.MaxUnpool1d
的用法。
用法:
class torch.nn.MaxUnpool1d(kernel_size, stride=None, padding=0)
计算
MaxPool1d
的部分逆。MaxPool1d
不是完全可逆的,因为非最大值会丢失。MaxUnpool1d
将MaxPool1d
的输出(包括最大值的索引)作为输入,并计算部分逆,其中所有非最大值都设置为零。注意
MaxPool1d
可以将多个输入大小映射到相同的输出大小。因此,反演过程可能会变得模棱两可。为了适应这种情况,您可以在转发调用中提供所需的输出大小作为附加参数output_size
。请参阅下面的输入和示例。- 输入:
input
: 要反转的输入张量indices
:MaxPool1d
给出的索引output_size
(可选):目标输出大小
- 形状:
输入: 或 。
输出: 或 ,其中
或由调用运算符中的
output_size
给出
例子:
>>> pool = nn.MaxPool1d(2, stride=2, return_indices=True) >>> unpool = nn.MaxUnpool1d(2, stride=2) >>> input = torch.tensor([[[1., 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]]) >>> output, indices = pool(input) >>> unpool(output, indices) tensor([[[ 0., 2., 0., 4., 0., 6., 0., 8.]]]) >>> # Example showcasing the use of output_size >>> input = torch.tensor([[[1., 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]]) >>> output, indices = pool(input) >>> unpool(output, indices, output_size=input.size()) tensor([[[ 0., 2., 0., 4., 0., 6., 0., 8., 0.]]]) >>> unpool(output, indices) tensor([[[ 0., 2., 0., 4., 0., 6., 0., 8.]]])
参数:
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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.MaxUnpool1d。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。