简介
自适应池化Adaptive Pooling是PyTorch含有的一种池化层,在PyTorch的中有六种形式:
自适应最大池化Adaptive Max Pooling:
torch.nn.AdaptiveMaxPool1d(output_size)
torch.nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size)
torch.nn.AdaptiveMaxPool3d(output_size)
自适应平均池化Adaptive Average Pooling:
torch.nn.AdaptiveAvgPool1d(output_size)
torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)
torch.nn.AdaptiveAvgPool3d(output_size)
具体可见官方文档。
官方给出的例子: > # target output size of 5x7 > m = nn.AdaptiveMaxPool2d((5,7)) > input = torch.randn(1, 64, 8, 9) > output = m(input) > output.size() torch.Size([1, 64, 5, 7]) > # target output size of 7x7 (square) > m = nn.AdaptiveMaxPool2d(7) > input = torch.randn(1, 64, 10, 9) > output = m(input) > output.size() torch.Size([1, 64, 7, 7]) > # target output size of 10x7 > m = nn.AdaptiveMaxPool2d((None, 7)) > input = torch.randn(1, 64, 10, 9) > output = m(input) > output.size() torch.Size([1, 64, 10, 7])
Adaptive Pooling特殊性在于,输出张量的大小都是给定的output_size output\_sizeoutput_size。例如输入张量大小为(1, 64, 8, 9),设定输出大小为(5,7),通过Adaptive Pooling层,可以得到大小为(1, 64, 5, 7)的张量。
原理
> inputsize = 9 > outputsize = 4 > input = torch.randn(1, 1, inputsize) > input tensor([[[ 1.5695, -0.4357, 1.5179, 0.9639, -0.4226, 0.5312, -0.5689, 0.4945, 0.1421]]]) > m1 = nn.AdaptiveMaxPool1d(outputsize) > m2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=math.ceil(inputsize / outputsize), stride=math.floor(inputsize / outputsize), padding=0) > output1 = m1(input) > output2 = m2(input) > output1 tensor([[[1.5695, 1.5179, 0.5312, 0.4945]]]) torch.Size([1, 1, 4]) > output2 tensor([[[1.5695, 1.5179, 0.5312, 0.4945]]]) torch.Size([1, 1, 4])
通过实验发现:
下面是Adaptive Average Pooling的c++源码部分。
template <typename scalar_t> static void adaptive_avg_pool2d_out_frame( scalar_t *input_p, scalar_t *output_p, int64_t sizeD, int64_t isizeH, int64_t isizeW, int64_t osizeH, int64_t osizeW, int64_t istrideD, int64_t istrideH, int64_t istrideW) { int64_t d; #pragma omp parallel for private(d) for (d = 0; d < sizeD; d++) { /* loop over output */ int64_t oh, ow; for(oh = 0; oh < osizeH; oh++) { int istartH = start_index(oh, osizeH, isizeH); int iendH = end_index(oh, osizeH, isizeH); int kH = iendH - istartH; for(ow = 0; ow < osizeW; ow++) { int istartW = start_index(ow, osizeW, isizeW); int iendW = end_index(ow, osizeW, isizeW); int kW = iendW - istartW; /* local pointers */ scalar_t *ip = input_p + d*istrideD + istartH*istrideH + istartW*istrideW; scalar_t *op = output_p + d*osizeH*osizeW + oh*osizeW + ow; /* compute local average: */ scalar_t sum = 0; int ih, iw; for(ih = 0; ih < kH; ih++) { for(iw = 0; iw < kW; iw++) { scalar_t val = *(ip + ih*istrideH + iw*istrideW); sum += val; } } /* set output to local average */ *op = sum / kW / kH; } } } }
以上这篇PyTorch的自适应池化Adaptive Pooling实例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。
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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