Pytorch maxpooling渠道维

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我试图建立一个与Pytorch的cnn，并在maxpooling困难。我拿走了斯坦福大学的cs231n。正如我回忆，maxpooling可以用作尺寸扣除步骤，例如，我有（1，20，高度，宽度）输入ot max_pool2d（假设我的batch_size为1）。如果我使用（1，1）内核，我想得到这样的输出：（1，1，height，width），这意味着内核应该滑过通道维度。但是，在检查pytorch文档后，它说内核在高度和宽度上滑动。还要感谢Pytorch论坛的@ImgPrcSng，他告诉我使用max_pool3d，结果表明它运行良好。但是conv2d图层的输出和max_pool3d图层的输入之间仍然存在重塑操作。所以它很难被聚合成一个nn.Sequential，所以我想知道是否有另一种方法来做到这一点？Pytorch maxpooling渠道维

来源

2017-10-04 Sun Chuanneng

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会这样的工作？

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)

来源

2017-10-20 14:47:58

Pytorch maxpooling渠道维

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