神经网络学习-池化层

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池化层方法
池化一般是用来对卷积层进行降维

空洞卷积，通过在卷积核的元素之间插入“空洞”（即零），可以在不增加参数量和计算量的情况下扩大卷积核的感受野。这对于捕捉图像中的多尺度信息特别有用。

池化的默认步长是池化核的大小
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channels 表示数据的通道数。对于不同类型的数据，通道的含义可能会有所不同。在图像处理中，通常表示颜色通道，比如 RGB 图像有三个通道（红、绿、蓝），灰度图像只有一个通道。
对于卷积神经网络 (CNN) 来说，通道也可以理解为卷积核的数量，每个通道对输入数据进行不同的特征提取。

现在input可以只有(C，H，W)了，不需要N四维

import torch
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
from torch import nn
from torch.nn import MaxPool2dinputtensor = torch.tensor([[1, 2, 0, 3, 1],[0, 1, 2, 3, 1],[1, 2, 1, 0, 0],[5, 2, 3, 1, 1],[2, 1, 0, 1, 1]], dtype=torch.float32)
input=torch.reshape(inputtensor,(-1,1,5,5))
print(input.shape)
class YiZhou(nn.Module):def __init__(self) -> None:super().__init__()self.maxpool1=MaxPool2d(kernel_size=3,ceil_mode=True)#当 ceil_mode=True 时，最大池化操作会向上取整，即对于边界情况，输出的尺寸会向上取整到最接近的整数。这可以确保输出的尺寸与输入的尺寸匹配。def forward(self,input):output=self.maxpool1(input)return outputyizhou=YiZhou()
output=yizhou(input)
print(output)

注意一下dtype不写3.11版本前的会报错
结果如图
在这里插入图片描述

当ceil_mode为false的时候

import torch
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
from torch import nn
from torch.nn import MaxPool2dinputtensor = torch.tensor([[1, 2, 0, 3, 1],[0, 1, 2, 3, 1],[1, 2, 1, 0, 0],[5, 2, 3, 1, 1],[2, 1, 0, 1, 1]], dtype=torch.float32)
input=torch.reshape(inputtensor,(-1,1,5,5))
print(input.shape)
class YiZhou(nn.Module):def __init__(self) -> None:super().__init__()self.maxpool1=MaxPool2d(kernel_size=3,ceil_mode=False)#当 ceil_mode=True 时，最大池化操作会向上取整，即对于边界情况，输出的尺寸会向上取整到最接近的整数。这可以确保输出的尺寸与输入的尺寸匹配。def forward(self,input):output=self.maxpool1(input)return outputyizhou=YiZhou()
output=yizhou(input)
print(output)