本文简要介绍python语言中 torch.nn.functional.fractional_max_pool2d
的用法。
用法:
torch.nn.functional.fractional_max_pool2d(*args, **kwargs)
kernel_size-最大的窗口大小。可以是单个数字
(kH, kW)
(对于 的方核)或元组output_size-
(oH, oW)
或单个数字 用于方形图像 形式的图像的目标输出大小。可以是元组output_ratio-如果希望将输出大小作为输入大小的比率,则可以给出此选项。这必须是 (0, 1) 范围内的数字或元组
return_indices-如果
True
,将返回索引以及输出。用于传递给max_unpool2d()
。
在由多个输入平面组成的输入信号上应用 2D 分数最大池化。
分数 MaxPooling 在 Ben Graham 的论文 Fractional MaxPooling 中有详细说明
max-pooling 操作以由目标输出大小确定的随机步长大小应用于 区域。输出特征的数量等于输入平面的数量。
- 例子::
>>> input = torch.randn(20, 16, 50, 32) >>> # pool of square window of size=3, and target output size 13x12 >>> F.fractional_max_pool2d(input, 3, output_size=(13, 12)) >>> # pool of square window and target output size being half of input image size >>> F.fractional_max_pool2d(input, 3, output_ratio=(0.5, 0.5))
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.functional.fractional_max_pool2d。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。