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AvgPool2d函數如何在pytorch中使用？針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
input = Variable(torch.Tensor([[[1, 3, 3, 4, 5, 6, 7], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]], [[1, 3, 3, 4, 5, 6, 7], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]]))
print("input shape",input.shape)
c = F.avg_pool1d(input, kernel_size=3, stride=2)
print(c)
print("c shape:",c.shape)
# m = nn.AvgPool2d(3, stride=2)
m = nn.AvgPool2d((2, 2), stride=(2, 2))
input = Variable(torch.randn(20, 18, 50, 32)) # bach是20,圖片size是50*31,chanel是1８(通道是1８,也就是每張圖有1８個fature map)
input = np.array([[[[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]],
[[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]],
[[[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]],
[[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]]]) #size２*2*4*4
print("input shape:",input.shape)
input = Variable(torch.FloatTensor(input))
output = m(input)
print(output)
print("output shape:",output.shape)#(2,2,2,2)輸出：
input shape torch.Size([2, 2, 7]) tensor([[[ 2.3333, 4.0000, 6.0000], [ 2.0000, 4.0000, 6.0000]], [[ 2.3333, 4.0000, 6.0000], [ 2.0000, 4.0000, 6.0000]]]) c shape: torch.Size([2, 2, 3]) input shape: (2, 2, 4, 4) tensor([[[[ 1.5000, 3.5000], [ 1.5000, 3.5000]], [[ 1.5000, 3.5000], [ 1.5000, 3.5000]]], [[[ 1.5000, 3.5000], [ 1.5000, 3.5000]], [[ 1.5000, 3.5000], [ 1.5000, 3.5000]]]]) output shape: torch.Size([2, 2, 2, 2])
pytorch中的F.avg_pool1d（）平均池化操作作用于一維，ｉｎｐｕｔ的維度是三維比如［２,２,７］。F.avg_pool1d（）中核ｓｉｚｅ是３，步長是２表示每三個數取平均，每隔兩個數取一次．比如[1,3,3,4,5,6,7]安照3個數取均值，兩步取一次，那么結果就是[ 2.3333 ,4 ,6 ]，也就是核是一維的，也只作用于一個維度。按照池化操作計算公式input size為[2,2,7],kernel size為3，步長為2，則輸出維度計算（7-3）/2+1=3所以輸出維度是[2,2,3]，這與輸出結果是一致的。
pytorch中的F.avg_pool2d（），ｉｎｐｕｔ是維度是４維如［２，２，４，４］，表示這里批量數是２也就是兩張圖像，這里應該是有通道（ｆｅａｔｕｒｅ ｍａｐ）數量是２，圖像是ｓｉｚｅ是４＊４的．核ｓｉｚｅ是（２，２）步長是（２，２）表示被核覆蓋的數取平均，橫向縱向的步長都是２．那么核是二維的，所以取均值時也是覆蓋二維取的。輸出中第一個1.5的計算是：1+2+1+2/4=1.5.表示第一張圖像左上角的四個像素點的均值。按照池化操作計算公式input size為[2,2,4,4],kernel size為2*2，步長為2，則輸出維度計算（4-2）/2+1=2所以輸出維度是[2,2,2,2]，這與輸出結果是一致的。
關于AvgPool2d函數如何在pytorch中使用問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注創新互聯成都網站設計公司行業資訊頻道了解更多相關知識。
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