AvgPool2d函数如何在pytorch中使用？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
input = Variable(torch.Tensor([[[1, 3, 3, 4, 5, 6, 7], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]], [[1, 3, 3, 4, 5, 6, 7], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]]))
print("input shape",input.shape)
c = F.avg_pool1d(input, kernel_size=3, stride=2)
print(c)
print("c shape:",c.shape)
# m = nn.AvgPool2d(3, stride=2)
m = nn.AvgPool2d((2, 2), stride=(2, 2))
input = Variable(torch.randn(20, 18, 50, 32)) # bach是20,图片size是50*31,chanel是1８(通道是1８,也就是每张图有1８个fature map)
input = np.array([[[[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]],
[[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]],
[[[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]],
[[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]]]) #size２*2*4*4
print("input shape:",input.shape)
input = Variable(torch.FloatTensor(input))
output = m(input)
print(output)
print("output shape:",output.shape)#(2,2,2,2)输出：
input shape torch.Size([2, 2, 7])
tensor([[[ 2.3333, 4.0000, 6.0000],
[ 2.0000, 4.0000, 6.0000]],
[[ 2.3333, 4.0000, 6.0000],
[ 2.0000, 4.0000, 6.0000]]])
c shape: torch.Size([2, 2, 3])
input shape: (2, 2, 4, 4)
tensor([[[[ 1.5000, 3.5000],
[ 1.5000, 3.5000]],
[[ 1.5000, 3.5000],
[ 1.5000, 3.5000]]],
[[[ 1.5000, 3.5000],
[ 1.5000, 3.5000]],
[[ 1.5000, 3.5000],
[ 1.5000, 3.5000]]]])
output shape: torch.Size([2, 2, 2, 2])
pytorch中的F.avg_pool1d（）平均池化操作作用于一维，ｉｎｐｕｔ的维度是三维比如［２,２,７］。F.avg_pool1d（）中核ｓｉｚｅ是３，步长是２表示每三个数取平均，每隔两个数取一次．比如[1,3,3,4,5,6,7]安照3个数取均值，两步取一次，那么结果就是[ 2.3333 ,4 ,6 ]，也就是核是一维的，也只作用于一个维度。按照池化操作计算公式input size为[2,2,7],kernel size为3，步长为2，则输出维度计算（7-3）/2+1=3所以输出维度是[2,2,3]，这与输出结果是一致的。
pytorch中的F.avg_pool2d（），ｉｎｐｕｔ是维度是４维如［２，２，４，４］，表示这里批量数是２也就是两张图像，这里应该是有通道（ｆｅａｔｕｒｅ ｍａｐ）数量是２，图像是ｓｉｚｅ是４＊４的．核ｓｉｚｅ是（２，２）步长是（２，２）表示被核覆盖的数取平均，横向纵向的步长都是２．那么核是二维的，所以取均值时也是覆盖二维取的。输出中第一个1.5的计算是：1+2+1+2/4=1.5.表示第一张图像左上角的四个像素点的均值。按照池化操作计算公式input size为[2,2,4,4],kernel size为2*2，步长为2，则输出维度计算（4-2）/2+1=2所以输出维度是[2,2,2,2]，这与输出结果是一致的。
关于AvgPool2d函数如何在pytorch中使用问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道了解更多相关知识。
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