torch 特征对齐

这个对齐的作用是，不管输入时多大尺寸，输出是固定尺寸的

对动态输入分辨率有所帮助

缺点：

我在做识别的时候发现收敛比较慢。

m = nn.AdaptiveMaxPool2d((5, 7))

 m = nn.AdaptiveAvgPool2d((5,7))

前面两维不变，后面两维输出就是(5,7)，用于特征对齐比较有效

  

   

    

     

    
    

     

      >>> # target output size of 5x7
     
    
   

    

     

    
    

     

      >>> m = nn.AdaptiveAvgPool2d((5,7))
     
    
   

    

     

    
    

     

      >>> input = torch.randn(1, 64, 8, 9)
     
    
   

    

     

    
    

     

      >>> output = m(input)
     
    
   

    

     

    
    

     

      >>> # target output size of 7x7 (square)
     
    
   

    

     

    
    

     

      >>> m = nn.AdaptiveAvgPool2d(7)
     
    
   

    

     

    
    

     

      >>> input = torch.randn(1, 64, 10, 9)
     
    
   

    

     

    
    

     

      >>> output = m(input)
     
    
   

    

     

    
    

     

      >>> # target output size of 10x7
     
    
   

    

     

    
    

     

      >>> m = nn.AdaptiveMaxPool2d((None, 7))
     
    
   

    

     

    
    

     

      >>> input = torch.randn(1, 64, 10, 9)
     
    
   

    

     

    
    

     

      >>> output = m(input)
     
    
  
 

文章来源: blog.csdn.net，作者：网奇，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/jacke121/article/details/110431395