nn.AdaptiveAvgPool2d(1)

Magic_o

于 2021-12-07 16:57:52 发布

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文章标签：深度学习 pytorch 神经网络

原文链接：https://blog.csdn.net/zouxiaolv/article/details/106364351

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AdaptiveAvgPool2d 全局信息特征图通道数不变 PyTorch

关键词由CSDN通过智能技术生成

这篇博客介绍了如何使用PyTorch的AdaptiveAvgPool2d操作来减小特征图尺寸，保持通道数不变，重点在于1x1全局池化在获取全局特征的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、m=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
只需要给定输出特征图的大小就好，其中通道数前后不发生变化。

全局信息采用如下公式：



采用如下的公式：

self.avgpool =  nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
输出尺寸：

torch.Size([2, 32, 16, 16])----->torch.Size([2, 32, 1, 1])
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原文链接：https://blog.csdn.net/zouxiaolv/article/details/106364351

他的通道数不变，但是尺寸大小变了。变成1了。