对Pytorch中Tensor的各种池化操作解析-创新互联

AdaptiveAvgPool1d(N)

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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(2,3,4)
>>> 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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转载源于：https://www.cdcxhl.com/article32/ceccsc.html

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