對Pytorch中Tensor的各種池化操作解析-創(chuàng)新互聯(lián)

AdaptiveAvgPool1d(N)

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對一個C*H*W的三維輸入Tensor, 池化輸出為C*H*N, 即按照H軸逐行對W軸平均池化

>>> a = torch.ones(2,3,4)
>>> a[0,1,2] = 0
>>>> a
tensor([[[1., 1., 1., 1.],
     [1., 1., 0., 1.],
     [1., 1., 1., 1.]],

    [[1., 1., 1., 1.],
     [1., 1., 1., 1.],
     [1., 1., 1., 1.]]])
     
>>> nn.AdaptiveAvgPool1d(5)(a)
tensor([[[1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000],
     [1.0000, 1.0000, 0.5000, 0.5000, 1.0000],
     [1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000]],

    [[1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000],
     [1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000],
     [1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000]]])
     
>>> nn.AdaptiveAvgPool1d(1)(a)
tensor([[[1.0000],
     [0.7500],
     [1.0000]],

    [[1.0000],
     [1.0000],
     [1.0000]]])

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轉(zhuǎn)載源于：http://muchs.cn/article32/ceccsc.html

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