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对Pytorch中Tensor的各种池化操作解析
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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AdaptiveAvgPool1d(N)

对一个C*H*W的三维输入Tensor, 池化输出为C*H*N, 即按照H轴逐行对W轴平均池化

> a = torch.ones(2,3,4)
> a[0,1,2] = 0
 a
tensor([[[1., 1., 1., 1.],
     [1., 1., 0., 1.],
     [1., 1., 1., 1.]],

    [[1., 1., 1., 1.],
     [1., 1., 1., 1.],
     [1., 1., 1., 1.]]])
     
> nn.AdaptiveAvgPool1d(5)(a)
tensor([[[1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000],
     [1.0000, 1.0000, 0.5000, 0.5000, 1.0000],
     [1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000]],

    [[1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000],
     [1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000],
     [1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000]]])
     
> nn.AdaptiveAvgPool1d(1)(a)
tensor([[[1.0000],
     [0.7500],
     [1.0000]],

    [[1.0000],
     [1.0000],
     [1.0000]]])

AdaptiveAvgPool2d((M,N))

对一个B*C*H*W的四维输入Tensor, 池化输出为B*C*M*N, 即按照C轴逐通道对H*W平面平均池化

> a = torch.ones(2,2,3,4)
> a[:,:,:,1] = 0
> a
tensor([[[[1., 0., 1., 1.],
     [1., 0., 1., 1.],
     [1., 0., 1., 1.]],

     [[1., 0., 1., 1.],
     [1., 0., 1., 1.],
     [1., 0., 1., 1.]]],


    [[[1., 0., 1., 1.],
     [1., 0., 1., 1.],
     [1., 0., 1., 1.]],

     [[1., 0., 1., 1.],
     [1., 0., 1., 1.],
     [1., 0., 1., 1.]]]])
     
> nn.AdaptiveAvgPool2d((1,2))(a)
tensor([[[[0.5000, 1.0000]],
     [[0.5000, 1.0000]]],
     
    [[[0.5000, 1.0000]],
     [[0.5000, 1.0000]]]])
     
> nn.AdaptiveAvgPool2d(1)(a)
tensor([[[[0.7500]],
     [[0.7500]]],

    [[[0.7500]],
     [[0.7500]]]])

AdaptiveAvgPool3d((M,N,K))

对一个B*C*D*H*W的五维输入Tensor, 池化输出为B*C*M*N*K, 即按照C轴逐通道对D*H*W平面平均池化

> a = torch.ones(1,2,2,3,4)
> a[0,0,:,:,0:2] = 0
> a
tensor([[[[[0., 0., 1., 1.],
      [0., 0., 1., 1.],
      [0., 0., 1., 1.]],
      
     [[0., 0., 1., 1.],
      [0., 0., 1., 1.],
      [0., 0., 1., 1.]]],

     [[[1., 1., 1., 1.],
      [1., 1., 1., 1.],
      [1., 1., 1., 1.]],

     [[1., 1., 1., 1.],
      [1., 1., 1., 1.],
      [1., 1., 1., 1.]]]]])
     
> nn.AdaptiveAvgPool3d((1,1,2))(a)
tensor([[[[[0., 1.]]],

     [[[1., 1.]]]]])
     
> nn.AdaptiveAvgPool3d(1)(a)
tensor([[[[[0.5000]]],

     [[[1.0000]]]]])

以上这篇对Pytorch中Tensor的各种池化操作解析就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
Pytorch,Tensor,池化
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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