如何在Pytorch中使用maxpool中的ceil_mode？相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

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pytorch的優(yōu)點

1.PyTorch是相當簡潔且高效快速的框架；2.設(shè)計追求最少的封裝；3.設(shè)計符合人類思維，它讓用戶盡可能地專注于實現(xiàn)自己的想法；4.與google的Tensorflow類似，F(xiàn)AIR的支持足以確保PyTorch獲得持續(xù)的開發(fā)更新；5.PyTorch作者親自維護的論壇 供用戶交流和求教問題6.入門簡單

# coding:utf-8
import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
 
 
class Net(nn.Module):
  def __init__(self):
    super(Net, self).__init__()
    self.maxp = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, ceil_mode=False)
 
  def forward(self, x):
    x = self.maxp(x)
    return x
 
square_size = 6
inputs = torch.randn(1, 1, square_size, square_size)
for i in range(square_size):
  inputs[0][0][i] = i * torch.ones(square_size)
inputs = Variable(inputs)
print(inputs)
 
net = Net()
outputs = net(inputs)
print(outputs.size())
print(outputs)

在上面的代碼中，無論ceil_mode是True or False，結(jié)果都是一樣

但是如果設(shè)置square_size=5，那么

當ceil_mode=True

Variable containing:

(0 ,0 ,.,.) =

0 0 0 0 0 0

1 1 1 1 1 1

2 2 2 2 2 2

3 3 3 3 3 3

4 4 4 4 4 4

5 5 5 5 5 5

[torch.FloatTensor of size 1x1x6x6]

torch.Size([1, 1, 3, 3])

Variable containing:

(0 ,0 ,.,.) =

1 1 1

3 3 3

5 5 5

[torch.FloatTensor of size 1x1x3x3]

在上面的代碼中，無論ceil_mode是True or False，結(jié)果都是一樣

但是如果設(shè)置square_size=5，那么

當ceil_mode=True

Variable containing:

(0 ,0 ,.,.) =

0 0 0 0 0

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

3 3 3 3 3

4 4 4 4 4

[torch.FloatTensor of size 1x1x5x5]
torch.Size([1, 1, 3, 3])
Variable containing:

(0 ,0 ,.,.) =

1 1 1

3 3 3

4 4 4

[torch.FloatTensor of size 1x1x3x3]

當ceil_mode=False

Variable containing:

(0 ,0 ,.,.) =

0 0 0 0 0

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

3 3 3 3 3

4 4 4 4 4

[torch.FloatTensor of size 1x1x5x5]

torch.Size([1, 1, 2, 2])

Variable containing:

(0 ,0 ,.,.) =

1 1

3 3

[torch.FloatTensor of size 1x1x2x2]

看完上述內(nèi)容，你們掌握如何在Pytorch中使用maxpool中的ceil_mode的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計公司行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

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