PyTorch中怎么实现池化层

655Z技术栈 人工智能 2025年06月23日 9

在PyTorch中,可以使用torch.nn.MaxPool2d来实现池化层。torch.nn.MaxPool2d会对输入数据进行最大池化操作,即在每个池化窗口内取最大值作为输出。

以下是一个简单的例子,演示如何在PyTorch中使用torch.nn.MaxPool2d实现池化层:

import torch import torch.nn as nn # 创建一个输入张量 input_data = torch.rand(1, 1, 5, 5) # 1个样本,1个通道,5x5的图像 # 创建一个最大池化层 max_pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 对输入数据进行最大池化 output = max_pool(input_data) print("输入数据:") print(input_data) print("\n最大池化后的输出:") print(output)

在这个例子中,我们首先创建了一个5x5的输入张量,并创建了一个池化窗口大小为2x2的最大池化层。然后我们对输入数据进行最大池化操作,并输出池化后的结果。

运行上面的代码,你将看到输入数据和经过最大池化后的输出结果。

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