Pytorch maxpooling渠道維

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我試圖建立一個與Pytorch的cnn，並在maxpooling困難。我拿走了斯坦福大學的cs231n。正如我回憶，maxpooling可以用作尺寸扣除步驟，例如，我有（1，20，高度，寬度）輸入ot max_pool2d（假設我的batch_size爲1）。如果我使用（1，1）內核，我想得到這樣的輸出：（1，1，height，width），這意味着內核應該滑過通道維度。但是，在檢查pytorch文檔後，它說內核在高度和寬度上滑動。還要感謝Pytorch論壇的@ImgPrcSng，他告訴我使用max_pool3d，結果表明它運行良好。但是conv2d圖層的輸出和max_pool3d圖層的輸入之間仍然存在重塑操作。所以它很難被聚合成一個nn.Sequential，所以我想知道是否有另一種方法來做到這一點？Pytorch maxpooling渠道維

來源

2017-10-04 Sun Chuanneng

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會這樣的工作？

from torch.nn import MaxPool1D 
import functional as F 

class ChannelPool(MaxPool1D): 
    def forward(self, input): 
     n, c, w, h = input.size() 
     input = input.view(n,c,w*h).permute(0,2,1) 
     pooled = F.max_pool1d(input, self.kernel_size, self.stride, 
         self.padding, self.dilation, self.ceil_mode, 
         self.return_indices) 
     _, _, c = input.size() 
     return input.view(n,c,w,h)

來源

2017-10-20 14:47:58

Pytorch maxpooling渠道維

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