Python PyTorch MaxUnpool3d用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.nn.MaxUnpool3d 的用法。

用法:

class torch.nn.MaxUnpool3d(kernel_size, stride=None, padding=0)

參數：

• kernel_size(int或者tuple) -最大池化窗口的大小。

• stride(int或者tuple) -最大池化窗口的步幅。默認設置為kernel_size。

• padding(int或者tuple) -添加到輸入的填充

計算 MaxPool3d 的部分逆。

MaxPool3d 不是完全可逆的，因為非最大值會丟失。 MaxUnpool3d 將 MaxPool3d 的輸出(包括最大值的索引)作為輸入，並計算部分逆，其中所有非最大值都設置為零。

注意

MaxPool3d 可以將多個輸入大小映射到相同的輸出大小。因此，反演過程可能會變得模棱兩可。為了適應這種情況，您可以在轉發調用中提供所需的輸出大小作為附加參數output_size。請參閱下麵的輸入部分。

輸入：

• input : 要反轉的輸入張量

• indices : MaxPool3d 給出的索引

• output_size(可選)：目標輸出大小

形狀：

• 輸入：(N, C, D_{in}, H_{in}, W_{in}) 或 (C, D_{in}, H_{in}, W_{in}) 。

• 輸出： (N, C, D_{out}, H_{out}, W_{out}) 或 (C, D_{out}, H_{out}, W_{out}) ，其中

  D_{out} = (D_{in} - 1) \times \text{stride[0]} - 2 \times \text{padding[0]} + \text{kernel\_size[0]}
  H_{out} = (H_{in} - 1) \times \text{stride[1]} - 2 \times \text{padding[1]} + \text{kernel\_size[1]}
  W_{out} = (W_{in} - 1) \times \text{stride[2]} - 2 \times \text{padding[2]} + \text{kernel\_size[2]}

  或由調用運算符中的output_size 給出

例子：

>>> # pool of square window of size=3, stride=2
>>> pool = nn.MaxPool3d(3, stride=2, return_indices=True)
>>> unpool = nn.MaxUnpool3d(3, stride=2)
>>> output, indices = pool(torch.randn(20, 16, 51, 33, 15))
>>> unpooled_output = unpool(output, indices)
>>> unpooled_output.size()
torch.Size([20, 16, 51, 33, 15])