AdaptiveAvgPool2d

class torch.nn.modules.pooling.AdaptiveAvgPool2d(output_size)

對由多個輸入平面組成的輸入訊號應用二維自適應平均池化。

對於任何輸入尺寸，輸出的尺寸均為 H x W。輸出通道數等於輸入通道數。

引數

output_size (Union[int, None, tuple[Optional[int], Optional[int]]]) – 影像的目標輸出尺寸，形式為 H x W。可以是一個元組 (H, W) 或一個用於方形影像 H x H 的單個 H。H 和 W 可以是 int，也可以是 None，這意味著尺寸將與輸入尺寸相同。

形狀

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

• 輸出: $(N, C, S_{0}, S_{1})$ 或 $(C, S_{0}, S_{1})$, 其中 $S=\text{output\_size}$。

示例

>>> # target output size of 5x7
>>> m = nn.AdaptiveAvgPool2d((5, 7))
>>> input = torch.randn(1, 64, 8, 9)
>>> output = m(input)
>>> # target output size of 7x7 (square)
>>> m = nn.AdaptiveAvgPool2d(7)
>>> input = torch.randn(1, 64, 10, 9)
>>> output = m(input)
>>> # target output size of 10x7
>>> m = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 7))
>>> input = torch.randn(1, 64, 10, 9)
>>> output = m(input)

forward(input)

執行前向傳播。

返回型別

張量