关于Pytorch MaxUnpool2d中size操作方式
更新时间：2020年01月03日 10:13:21 作者：monotonomo
今天小编就为大家分享一篇关于Pytorch MaxUnpool2d中size操作方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
下图所示为最大值的去池化操作，主要包括三个参数，kernel_size: 卷积核大小（一般为3，即3x3的卷积核）, stride:步，还有一个新的size。
从图中可以看出，它将维度4x4的去池化结果变为5x5。主要通过排序的方法，将4x4里面的元素按行展开为（0,0,0,0,0,6,0,8,0,0,0,0,0,14...），然后按照次序放到5x5的矩阵里面。
以上这篇关于Pytorch MaxUnpool2d中size操作方式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脚本之家。
相关文章
如果当我们数据量和样本量非常大时，每一项都要参与到梯度下降，那么它的计算量时非常大的，所以我们需要采用随机梯度下降法。本文介绍了Python实现随机梯度下降法的方法，希望对大家有所帮助2023-02-02
这篇文章主要介绍了Python 中的 else详解的相关资料,需要的朋友可以参考下2016-04-04
python实现上传样本到virustotal并查询扫描信息的方法
这篇文章主要介绍了python实现上传样本到virustotal并查询扫描信息的方法,是比较实用的技巧,需要的朋友可以参考下2014-10-10
下面小编就为大家带来一篇深入理解Python变量与常量。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧2016-06-06
这篇文章主要介绍了pytorch之深度神经网络概念，本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下2021-09-09
这篇文章主要介绍了Python numpy ndarray属性,索引,切片,文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下2022-09-09
这篇文章主要介绍了Python装饰器用法,结合实例形式对比分析了Python装饰器的定义与使用技巧,需要的朋友可以参考下2017-07-07
下面小编就为大家带来一篇python 环境变量和import模块导入方法(详解)。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧2017-07-07
Django开发过程中对表(model)的增删改查是最常用的功能之一，本文介绍笔者在使用model update过程中遇到的那些事2019-07-07
本文主要介绍了Pytorch可视化，主要介绍了3中使用方法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2021-06-06
最新评论