torch.nn 之 Pooling layers

torch.nn 是 torch 的神经网络计算部分，其中有许多基础的功能。本文主要记录一下 torch.nn 的 Pooling layers。

Pooling layers 部分主要看 nn.MaxPool2d和nn.AvgPool2d 两部分。

输入参数

torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)

torch.nn.AvgPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=None)

• kernel_size: 可以是 int 或者二维 list，表示取 max 的窗口大小。
• stride: 窗口的滑动距离，默认是 kernel_size (这里和 Conv2d 完全不同了)。
• padding: input周围要补全的矩阵大小。
• dilation: kernel 间的空隙。

运算过程