Pytorch学习-task7：Pytorch池化层和归一化层

• torch.nn中提供的Pooling Layers
• • 池化层
  • • 1. MaxPool 最大池化操作
    • 2. MaxUnpool - MaxPool1d计算部分反转？
    • 3. AvgPool
  • 练习
  • 归一化层

参考链接1：
参考链接2：
参考链接3：

torch.nn中提供的Pooling Layers

池化层

1. MaxPool 最大池化操作

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

参数：

• kernel_size: 窗口大小
• stride：步长 默认值是kernel_size
• padding：补0数
• dilation：控制窗口中元素步幅的参数
• return_indices：等于True，返回输出最大值的序号，上采样操作
• ceil_mode：等于True，计算输出信号大小时，使用向上取整，默认是向下取整。

尺寸：

2. MaxUnpool - MaxPool1d计算部分反转？

torch.nn.MaxUnpool1d(kernel_size, stride=None, padding=0)
torch.nn.MaxUnpool2d(kernel_size, stride=None, padding=0)
torch.nn.MaxUnpool3d(kernel_size, stride=None, padding=0)

尺寸：

示例：

output_size的使用

3. AvgPool

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

参数：

• ceil_mode: 如果是真，使用ceil（向上取整）
• count_include_pad: 如果为真，在平均值计算时将会包含padding部分。

计算：

尺寸：

示例：

>>> m = nn.AvgPool1d(3,stride=2)
>>> m(torch.tensor([[[1.,2,3,4,5,6,7]]]))
tensor([[[2., 4., 6.]]])

练习

使用pytorch实现meanpooling 和 maxpooling

def mean_pooling(data,m,n):
    a,b = data.shape
    res = []
    for i in range(0,a,m):
        line = []
        for j in range(0,b,n):
            x = data[i:i+m,j:j+n]
            line.append(x.sum()/(n*m))
        res.append(line)
    return torch.tensor(res)

def max_pooling(data,m,n):
    a,b = data.shape
    res = []
    for i in range(0,a,m):
        line = []
        for j in range(0,b,n):
            x = data[i:i+m,j:j+n]
            line.append(x.max()/(n*m))
        res.append(line)
    return torch.tensor(res)
a = torch.tensor([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]])
res = mean_pooling(a,2,2)
print(res)
res = max_pooling(a,2,2)
print(res)

结果：
tensor([[3.0000, 2.2500]])
tensor([[1.2500, 1.5000]])

归一化层

参考链接：
BatchNorm：
LayerNorm：

标签：kernel,池化层,nn,res,torch,stride,Pytorch,归一化,size
来源： https://blog.csdn.net/qq_36930921/article/details/121904637