pytorch 对某一个维度上池化 / 张生荣

对Pytorch中Tensor的各种池化操作解析

AdaptiveAvgPool1d(N) 对一个C*H*W的三维输入Tensor, 池化输出为C*H*N, 即按照H轴逐行对W轴平均池化 >>> a = torch.ones(2,3 ...

如题:只需要给定输出特征图的大小就好,其中通道数前后不发生变化.具体如下: AdaptiveAvgPool2d CLASStorch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) ...

max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似有些地方可以从卷积去参考[TensorFlow] tf.nn.conv2d实现卷积的方式 tf.nn.max_pool(val ...

TensorFlow里面的padding只有两个选项也就是valid和same pytorch里面的padding么有这两个选项,它是数字0,1,2,3等等,默认是0 所以输出的h和w的计算方式也是稍 ...

简介自适应池化Adaptive Pooling是PyTorch含有的一种池化层,在PyTorch的中有六种形式: 自适应最大池化Adaptive Max Pooling: torch.nn.Adap ...

注意: 在搭建网络的时候用carpool2D的时候,让高度和宽度方向不同池化时, 用如下: nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=(2, 1), padding=(0, ...

卷积层创建卷积层首先导入keras中的模块 from keras.layers import Conv2D 卷积层的格式及参数: Conv2D(filters, kernel_size, stri ...

本文摘自 <深度学习原理与PyTorch实战> 我们将从预测某地的共享单车数量这个实际问题出发,带领读者走进神经网络的殿堂,运用PyTorch动手搭建一个共享单车预测器,在实战过程中掌握神 ...

对于 PyTorch 的基本数据对象 Tensor (张量),在处理问题时,需要经常改变数据的维度,以便于后期的计算和进一步处理,本文旨在列举一些维度变换的方法并举例,方便大家查看. 维度查看:tor ...

目录一.前言二.commons-pool2池化技术剖析 2.1.核心三元素 2.1.1.ObjectPool 2.1.2.PooledObjectFactory 2.1.3.PooledObjec ...

什么是内存池??? 通常我们用new或malloc来分配内存的话,由于申请的大小不确定,所以当频繁的使用时会造成内存碎片和效率的降低.为了克服这种问题我们提出了内存池的概念.内存池是一种内存分配方式. ...

目录前言内存层次结构内存管理逻辑内存布局及对应的数据结构内存分配内存释放总结前言 Python 中一切皆对象,这些对象的内存都是在运行时动态地在堆中进行分配的,就连 Python 虚拟 ...

目录 1. 针对问题 2. 使用方法 3. 源码剖析 1. 针对问题在编程开发的过程中,我们经常会有创建同类对象的场景,这样的操作可能会对性能产生影响,一个比较常见的做法是使用对象池,需要创建对象的 ...

tensorflow中有很多在维度上的操作,本例以常用的tf.reduce_sum进行说明.官方给的api reduce_sum( input_tensor, axis=None, keep_dims ...

在pytorch中,Tensor是以引用的形式存在的,故而并不能直接像python交换数据那样 a = torch.Tensor(3,4) a[0],a[1] = a[1],a[0] # 这会导致a的 ...

前言在 Python 中经常通过内存池化技术来提高其性能,那么问题来了,在什么情况下会池化呢? 让我们通过几个例子进行一下理解一下. 预备知识在查看例子之前,首先要提 python 中的一个函数 ...

一. 连接池的原理首先, HTTP连接是基于TCP连接的, 与服务器之间进行HTTP通信, 本质就是与服务器之间建立了TCP连接后, 相互收发基于HTTP协议的数据包. 因此, 如果我们需要频繁地去 ...

目录模型转化安卓部署新建项目导入包页面文件模型推理这篇文章演示如何将训练好的pytorch模型部署到安卓设备上.我也是刚开始学安卓,代码写的简单. 环境: pytorch版本:1.10. ...

目录线程池的起源线程池的定义和使用方案一:Executors(仅做了解,推荐使用方案二) 方案二:ThreadPoolExecutor 线程池的实现原理前言: 线程池是一个非常重要的知识点,也 ...