这篇教程pytorch中F.avg_pool1d()和F.avg_pool2d()的使用操作写得很实用，希望能帮到您。
F.avg_pool1d()数据是三维输入input维度： （batch_size,channels,width）channel可以看成高度 kenerl维度：（一维:表示width的跨度）channel和输入的channel一致可以认为是矩阵的高度 假设kernel_size=2,则每俩列相加求平均，stride默认和kernel_size保持一致，越界则丢弃（下面表示1，2列和3，4列相加求平均） input = torch.tensor([[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[0,0,0,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]]).unsqueeze(0).float()print(input)m = F.avg_pool1d(input,kernel_size=2)mtensor([[[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [0., 0., 0., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]])tensor([[[1.0000, 1.0000], [1.0000, 1.0000], [0.0000, 0.5000], [1.0000, 1.0000], [1.0000, 1.0000]]]) 假设kenerl_size=3,表示前3列相加求平均，后面的不足3列丢弃 input = torch.tensor([[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[0,0,0,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]]).unsqueeze(0).float()print(input)m = F.avg_pool1d(input,kernel_size=3)mtensor([[[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [0., 0., 0., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]])tensor([[[1.], [1.], [0.], [1.], [1.]]])input = torch.tensor([[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[0,0,0,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]]).unsqueeze(0).float()print(input)m = F.avg_pool1d(input,kernel_size=4)mtensor([[[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [0., 0., 0., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]])tensor([[[1.0000], [1.0000], [0.2500], [1.0000], [1.0000]]]) 假设stride=1每次移动一个步伐 input = torch.tensor([[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[0,0,0,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]]).unsqueeze(0).float()print(input)m = F.avg_pool1d(input,kernel_size=2,stride=1)mtensor([[[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [0., 0., 0., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]])tensor([[[1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000], [1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000], [0.0000, 0.0000, 0.5000, 1.0000], [1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000], [1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000]]]) input = torch.tensor([[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[0,0,0,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]]).unsqueeze(0).float()print(input)m = F.avg_pool1d(input,kernel_size=4,stride=1)mtensor([[[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [0., 0., 0., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]])tensor([[[1.0000, 1.0000], [1.0000, 1.0000], [0.2500, 0.5000], [1.0000, 1.0000], [1.0000, 1.0000]]]) F.avg_pool2d()数据是四维输入input维度： （batch_size,channels,height,width） kenerl维度：（二维:表示width的跨度）channel和输入的channle一致，如果数据是三维，则channel为1.(如果只写一个数n，kenerl=(n,n)) stride默认和kenerl一致，这是个二维的，所以在height和width上均和kenerl一致，越界同样丢弃。 跟cnn卷积一致 input = torch.tensor([[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[0,0,0,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]]).unsqueeze(0).float()print(input.size())print(input)m = F.avg_pool2d(input,kernel_size=(4,4))mtorch.Size([1, 5, 5])tensor([[[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [0., 0., 0., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]])tensor([[[0.8125]]])input = torch.tensor([[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[0,0,0,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]]).unsqueeze(0).float()print(input.size())print(input)m = F.avg_pool2d(input,kernel_size=(4,4),stride=1)mtorch.Size([1, 5, 5])tensor([[[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [0., 0., 0., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]])tensor([[[0.8125, 0.8750], [0.8125, 0.8750]]]) 如果求列的平均kenerl=(1,5),此时默认stride=(1,5) input = torch.tensor([[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[0,0,0,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]]).unsqueeze(0).float()print(input.size())print(input)m = F.avg_pool2d(input,kernel_size=(1,5))mtorch.Size([1, 5, 5])tensor([[[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [0., 0., 0., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]])tensor([[[1.0000], [1.0000], [0.4000], [1.0000], [1.0000]]]) 如果求行的平均kenerl=(5,1),此时默认stride=(5,1),用卷积的概念取思考 input = torch.tensor([[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[0,0,0,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]]).unsqueeze(0).float()print(input.size())print(input)m = F.avg_pool2d(input,kernel_size=(5,1))mtorch.Size([1, 5, 5])tensor([[[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [0., 0., 0., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]])tensor([[[0.8000, 0.8000, 0.8000, 1.0000, 1.0000]]]) 对于四维的数据，channel默认和输入一致 input=torch.randn(10,3,4,4)m=F.avg_pool2d(input,(4,4))print(m.size())torch.Size([10, 3, 1, 1]) 补充：PyTorch中AdaptiveAvgPool函数解析 自适应池化（AdaptiveAvgPool1d）：对输入信号，提供1维的自适应平均池化操作 对于任何输入大小的输入，可以将输出尺寸指定为H*W，但是输入和输出特征的数目不会变化。 torch.nn.AdaptiveAvgPool1d(output_size)#output_size:输出尺寸 对输入信号，提供1维的自适应平均池化操作 对于任何输入大小的输入，可以将输出尺寸指定为H*W，但是输入和输出特征的数目不会变化。 # target output size of 5m = nn.AdaptiveAvgPool1d(5)input = autograd.Variable(torch.randn(1, 64, 8))output = m(input) 自适应池化（AdaptiveAvgPool2d）：class torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) 对输入信号，提供2维的自适应平均池化操作 对于任何输入大小的输入，可以将输出尺寸指定为H*W，但是输入和输出特征的数目不会变化。 参数： output_size: 输出信号的尺寸,可以用(H,W)表示H*W的输出，也可以使用耽搁数字H表示H*H大小的输出 # target output size of 5x7m = nn.AdaptiveAvgPool2d((5,7))input = autograd.Variable(torch.randn(1, 64, 8, 9))# target output size of 7x7 (square)m = nn.AdaptiveAvgPool2d(7)input = autograd.Variable(torch.randn(1, 64, 10, 9))output = m(input) 自适应池化的数学解释：
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持51zixue.net。
解决python中os.system调用exe文件的问题
对PyTorch中inplace字段的全面理解 |
