翻译自: https://discuss.pytorch.org/t/what-is-adaptiveavgpool2d/26897 知乎链接: https://www.zhihu.com/question/282046628 函数原型: nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) 原理解释: 更多细节 池化模板大小计算(Pool Kernel Size): sten

一、Pytorch中AdaptiveAvgPool2d函数详解 torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()接受两个参数，分别为输出特征图的长和宽，其通道数前后不发生变化。如以下： self.global_avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) # 输出N*C*1*1self.global_avgpool = nn.AdaptiveAvgPoo

AdaptiveAvgPool2d是PyTorch中的一个模块，用于卷积神经网络(CNNs)中的自适应平均池化。它通常用于需要将输入张量的大小调整为固定大小，而不考虑其原始尺寸。         “自适应”方面是指输出大小是由用户指定的，而不是固定的。这为模型设计提供了更大的灵活性，因为池化操作可以适应不同的输入大小。 以下是AdaptiveAvgPool2d的工作原理: 输