pytorch lightning validation频率 pytorch pooling

目录

• MaxPool
• AdaptiveMaxPool
• AvgPool
• AdaptiveAvgPool

Pooling layers属于torch.nn包下

https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#pooling-layers

NOTE: 1d和2d和3d使用的方式都是相同的；本质的区别就在于操作的对象是多少维度的，1d是对一维的向量进行操作，2d是对二维的矩阵进行操作，3d是对三维的矩阵进行操作。

import torch.nn as nn

MaxPool

定义

nn.MaxPool1d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)
nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)
nn.MaxPool3d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)

参数

return_indices: 如果为True时，会返回最大值所在的下标位置，可方便后续的在使用torch.nn.MaxUnpool-1/2/3d 上池化操作时根据位置填回原来的位置，其他位置填0。

ceil_mode: 如果为True时，会使用向上取整代替默认的向下取整操作来计算输出的形状

shape

1D

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轴一维最大池化

2D

对一个B×C×H×W的四维输入Tensor, 池化输出为B×C×M×N, 即按照C轴逐通道对H×W二维平面最大池化

3D

对一个B×C×D×H×W的五维输入Tensor, 池化输出为B×C×M×N×K, 即按照C轴逐通道对D×H×W三维空间最大池化

对于2D和3D来说，kernel_size, stride, padding, dilation可以是单个值也可以是一个元组，对应每一个维度的值。

AdaptiveMaxPool

定义
指定输出的大小，自适应的调节kernel_size，stride, padding得到指定大小的形状

torch.nn.AdaptiveMaxPool1d(output_size, return_indices=False)
torch.nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size, return_indices=False)
torch.nn.AdaptiveMaxPool3d(output_size, return_indices=False)

参数

1D

2D

3D

example

#1D
input = torch.randn(1, 64, 8)
m = nn.AdaptiveMaxPool1d(5)
output = m(input)
>>> (1, 64, 5)
#2D
input = torch.randn(1, 64, 8, 9)
m = nn.AdaptiveMaxPool2d((5, 7))
output = m(input)
>>> (1, 64, 5, 7)
#3D
input = torch.randn(1, 64, 8, 9, 10)
m = nn.AdaptiveMaxPool2d((5, 7, 8))
output = m(input)
>>> (1, 64, 5, 7, 8)

AvgPool

定义

nn.AvgPool1d(kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True)
nn.AvgPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=None)
nn.AvgPool3d(kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=None)

参数

ceil_mode: 如果为True时，会使用向上取整代替默认的向下取整操作来计算输出的形状

count_include_pad: 当为True时，在计算平均池化操作时将包括padding填充的0，默认是包括的。

shape

1D

2D

3D

AdaptiveAvgPool

和上述AdaptiveMaxPool用法完成一致，不再赘述
定义

nn.AdaptiveAvgPool1d(output_size)
nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)
nn.AdaptiveAvgPool3d(output_size)