AdaptiveMaxPool2d¶

class AdaptiveMaxPool2d(oshp, **kwargs)[源代码]¶

对输入数据进行 2D 最大池化。

例如，给定形状为 \((N, C, H, W)\) 的输入以及输出形状 \((OH, OW)\) ，该层产生形状为 \((N, C, OH, OW)\) 的输出。生成过程描述如下：

\[\begin{aligned} out(N_i, C_j, h, w) ={} & \max_{m=0, \ldots, kH-1} \max_{n=0, \ldots, kW-1} \text{input}(N_i, C_j, \text{stride[0]} \times h + m, \text{stride[1]} \times w + n) \end{aligned}\]

kernel_size and stride can be inferred from input shape and out shape:

padding: (0, 0)
stride: (floor(IH / OH), floor(IW / OW))
kernel_size: (IH - (OH - 1) * stride_h, IW - (OW - 1) * stride_w)

实际案例

import numpy as np
import megengine as mge
import megengine.module as M

m = M.AdaptiveMaxPool2d((2, 2))
inp = mge.tensor(np.arange(0, 16).astype("float32").reshape(1, 1, 4, 4))
oup = m(inp)
print(oup.numpy())

输出：

[[[[ 5.  7.]
   [13. 15.]]]]

AdaptiveAvgPool2d

DeformablePSROIPooling