torch.nn.functional.avg_pool2d和torch.nn.AvgPool2d的使用-程序员宅基地

技术标签： Deep-Learning-with-PyTorch 零基础学习SSD网络PyTorch实现《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》

参考链接: torch.nn.functional.avg_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=None)
参考链接: class torch.nn.AvgPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=None)

在这里插入图片描述

代码实验展示:

Microsoft Windows [版本 10.0.18363.1316]
(c) 2019 Microsoft Corporation。保留所有权利。

C:\Users\chenxuqi>conda activate ssd4pytorch1_2_0

(ssd4pytorch1_2_0) C:\Users\chenxuqi>python
Python 3.7.7 (default, May  6 2020, 11:45:54) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.manual_seed(seed=20200910)
<torch._C.Generator object at 0x000002701915D330>
>>> data_in = torch.randn(3,5,100,100)
>>> data_in.shape
torch.Size([3, 5, 100, 100])
>>>
>>> from torch import nn
>>> model = nn.AvgPool2d(4, stride=2)
>>> data_out = model(data_in)
>>> data_in.shape
torch.Size([3, 5, 100, 100])
>>> data_out.shape
torch.Size([3, 5, 49, 49])
>>> data_out = torch.nn.functional.avg_pool2d(data_in, kernel_size=4, stride=8)
>>> data_out.shape
torch.Size([3, 5, 13, 13])
>>>
>>> data_out = torch.nn.functional.avg_pool2d(data_in, kernel_size=4, stride=2)
>>> data_out.shape
torch.Size([3, 5, 49, 49])
>>>
>>>
>>>
>>>
>>>

本文链接：https://blog.csdn.net/m0_46653437/article/details/113819366

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