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Python PyTorch FractionalMaxPool3d用法及代碼示例


本文簡要介紹python語言中 torch.nn.FractionalMaxPool3d 的用法。

用法:

class torch.nn.FractionalMaxPool3d(kernel_size, output_size=None, output_ratio=None, return_indices=False, _random_samples=None)

參數

  • kernel_size-最大的窗口大小。可以是單個數字 k(對於 k x k x k 的方核)或元組 (kt x kh x kw)

  • output_size-oT x oH x oW 形式的圖像的目標輸出大小。可以是元組 (oT, oH, oW) 或正方形圖像的單個數字 oH oH x oH x oH

  • output_ratio-如果希望將輸出大小作為輸入大小的比率,則可以給出此選項。這必須是 (0, 1) 範圍內的數字或元組

  • return_indices-如果 True ,將返回索引以及輸出。用於傳遞給 nn.MaxUnpool3d() 。默認值:False

在由多個輸入平麵組成的輸入信號上應用 3D 分數最大池化。

分數 MaxPooling 在 Ben Graham 的論文 Fractional MaxPooling 中有詳細說明

max-pooling 操作以由目標輸出大小確定的隨機步長大小應用於 區域。輸出特征的數量等於輸入平麵的數量。

例子

>>> # pool of cubic window of size=3, and target output size 13x12x11
>>> m = nn.FractionalMaxPool3d(3, output_size=(13, 12, 11))
>>> # pool of cubic window and target output size being half of input size
>>> m = nn.FractionalMaxPool3d(3, output_ratio=(0.5, 0.5, 0.5))
>>> input = torch.randn(20, 16, 50, 32, 16)
>>> output = m(input)

相關用法


注:本文由純淨天空篩選整理自pytorch.org大神的英文原創作品 torch.nn.FractionalMaxPool3d。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。