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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。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。