动手学深度学习(pytorch)学习记录25-汇聚层(池化层)[学习记录]

目录

汇聚层(池化层):

降低卷积层对位置的敏感性,同时降低对空间降采样表示的敏感性。

汇聚层和卷积层的运动方式一样,从左上角向右下角移动指定步幅,汇聚层执行的是"采样"操作。 汇聚层是没有参数的。

python 复制代码
import torch
from torch import nn

定义一个池化操作,X是张量,pool_size是汇聚层大小,mode默认为max即输出为输入区域的最大值,mode设置为avg时,输出为输入区域的平均值。

python 复制代码
def pool2d(X, pool_size, mode='max'):
    p_h, p_w = pool_size
    Y = torch.zeros((X.shape[0] - p_h + 1, X.shape[1] - p_w + 1))
    for i in range(Y.shape[0]):
        for j in range(Y.shape[1]):
            if mode == 'max':
                Y[i, j] = X[i: i + p_h, j: j + p_w].max()
            elif mode == 'avg':
                Y[i, j] = X[i: i + p_h, j: j + p_w].mean()
    return Y

输入张量,验证最大汇聚层

python 复制代码
X = torch.tensor([[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]])
print(X)
pool2d(X, (2, 2))
复制代码
tensor([[0., 1., 2.],
        [3., 4., 5.],
        [6., 7., 8.]])
tensor([[4., 5.],
        [7., 8.]])

验证平均汇聚层

python 复制代码
pool2d(X, (2, 2), 'avg')
复制代码
tensor([[2., 3.],
        [5., 6.]])

填充和步幅

python 复制代码
X = torch.arange(16, dtype=torch.float32).reshape((1, 1, 4, 4))
X
复制代码
tensor([[[[ 0.,  1.,  2.,  3.],
          [ 4.,  5.,  6.,  7.],
          [ 8.,  9., 10., 11.],
          [12., 13., 14., 15.]]]])

默认情况下,深度学习框架中的步幅与汇聚窗口的大小相同,如果使用形状为(3,3)的汇聚层窗口,则得到的步幅大小为(3,3)。

python 复制代码
pool2d = nn.MaxPool2d(3)
pool2d(X)
复制代码
tensor([[[[10.]]]])

手动设置填充和步幅

python 复制代码
pool2d = nn.MaxPool2d(3, padding=1, stride=2)
pool2d(X)
复制代码
tensor([[[[ 5.,  7.],
          [13., 15.]]]])

自定义汇聚层窗口、填充、步幅

python 复制代码
pool2d = nn.MaxPool2d((2, 3), stride=(2, 3), padding=(0, 1))
pool2d(X)
复制代码
tensor([[[[ 5.,  7.],
          [13., 15.]]]])

多通道

在通道维度上连结张量X和X + 1,以构建具有2个通道的输入。

python 复制代码
X = torch.cat((X, X + 1), 1)
X
复制代码
tensor([[[[ 0.,  1.,  2.,  3.],
          [ 4.,  5.,  6.,  7.],
          [ 8.,  9., 10., 11.],
          [12., 13., 14., 15.]],

         [[ 1.,  2.,  3.,  4.],
          [ 5.,  6.,  7.,  8.],
          [ 9., 10., 11., 12.],
          [13., 14., 15., 16.]]]])

汇聚后输出通道的数量仍是2

python 复制代码
pool2d = nn.MaxPool2d(3, padding=1, stride=2)
pool2d(X)
复制代码
tensor([[[[ 5.,  7.],
          [13., 15.]],

         [[ 6.,  8.],
          [14., 16.]]]])

封面图片来源

文章用图与封面一致。

欢迎点击我的主页查看更多文章。
本人学习地址https://zh-v2.d2l.ai/

恳请大佬批评指正。

相关推荐
硅谷秋水17 分钟前
大语言模型智体的综述:方法论、应用和挑战(下)
人工智能·深度学习·机器学习·语言模型·自然语言处理
Caramel_biscuit17 分钟前
STM32 CAN学习
stm32·嵌入式硬件·学习
项目申报小狂人1 小时前
CUDA详细安装及环境配置——环境配置指南 – CUDA+cuDNN+PyTorch 安装
人工智能·pytorch·python
林泽毅1 小时前
SwanLab Slack通知插件:让AI训练状态同步更及时
深度学习·机器学习·强化学习
DayDayUp..1 小时前
[算法学习笔记] 《Hello算法》第10章 搜索
笔记·学习
Niuguangshuo1 小时前
Pytorch 张量操作
pytorch·张量
大霸王龙1 小时前
LLM(语言学习模型)行为控制技术
python·深度学习·学习
cwtlw2 小时前
PhotoShop学习03
笔记·学习·photoshop
职业考试资料墙3 小时前
如何报名参加登高架设作业考试?
学习·考试·题库·考证