AdaptiveAvgPool2d

class torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) [source]

Применяет адаптивное усредняющее 2D пулинговое преобразование к входному сигналу, состоящему из нескольких входных плоскостей.

Размер выходного сигнала составляет H x W для любого размера входного сигнала. Количество выходных признаков равно количеству входных плоскостей.

Параметры:

output_size (Union[int, None, Tuple[Optional[int], Optional[int]]]) – целевой размер выходного изображения в форме H x W. Может быть кортежем (H, W) или одним значением H для квадратного изображения H x H. H и W могут быть либо int, либо None, что означает, что размер будет таким же, как и у входного изображения.

Форма:

• Вход: $(N, C, H_{in}, W_{in})$ или $(C, H_{in}, W_{in})$.
• Выход: $(N, C, S_{0}, S_{1})$ или $(C, S_{0}, S_{1})$, где $S=\text{output\_size}$.

Примеры

>>> # 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.AdaptiveAvgPool2d((None, 7))
>>> input = torch.randn(1, 64, 10, 9)
>>> output = m(input)