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池化层的官方文档 中介绍了很多种的池化方法,但是最常用的还是 MaxPool2d ,这里我们也用MaxPool2d来讲解,其他的类似,关键还是要学会看 官方文档
概述:
最大池化目的就是为了保留输入的特征,但是同时把数据量减少,最大池化之后数据量就减少了,对于整个网路来说,进行计算的参数就变少了,就会训练的更快。
就相当于在网上看视频,视频又有1080P的,720P的,360P的,懂吧,1080P就相当于输入视频,720P的就相当于经过最大池化后的视频,720P也可以满足需求,网不行的时候不就可以看720P的呗。
什幺是最大池化?
最大池化操作相当于核在图像上移动的时候,筛选出被核覆盖区域的最大值,注意核的移动步长是kernel_size。
说到 MaxPool2d 接口的使用这里,关键就是学会如何传参。
torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)
参数说明
kernel_size – the size of the window to take a max over
stride – the stride of the window. Default value is kernel_size
padding – implicit zero padding to be added on both sides
dilation – a parameter that controls the stride of elements in the window
return_indices – if True, will return the max indices along with the outputs. Useful for torch.nn.MaxUnpool2d later
ceil_mode – when True, will use ceil instead of floor to compute the output shape
拎出几个常用的和大家说一下:
kernel_size传入的是常数的时候,则会生成一个大小为kernel_size X kernel_size大小的核,kernel_size传入的是元组的时候,则会生成一个规定高和宽的一个核。
说到Ceil_model参数,有些情况下,核无法全覆盖在图像上,只覆盖到了部分图像,另一部分已经到图像外面去了,Ceil_model就是决定这个时候,对于只覆盖了部分的这一块要不要进行最大池化操作,取出最大值,若Ceil_model为True,则经行最大池化操作,取出最大值,否则不进行最大池化操作,不取出最大值。可以看下图对Ceil_model参数进行理解:
过程:
结果:
MaxPool2d 使用的示例代码如下:
import torch import torchvision from torch import nn from torch.nn import MaxPool2d from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("CIFAR10",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True) # 注意dataset中transform参数接收的是个对象,所以要加上括号,还有就是之后使用神经网络进行运算的时候需要的数据类型是tensor类型,所以transforms参数要加上。 dataloader = DataLoader(dataset,batch_size=64) # 搭建神经网络 class Booze(nn.Module): # 继承nn.Module的初始化 def __init__(self): super(Booze, self).__init__() self.maxpool1 = MaxPool2d(kernel_size=3,ceil_mode=True) # 重写forward函数 def forward(self,x): output = self.maxpool1(x) return output obj = Booze() # 使用tensorboard可视化过程 writer = SummaryWriter("logs") step = 0 for data in dataloader: imgs,targets = data writer.add_images("input",imgs,step) output = obj(imgs) writer.add_images("output",output,step) step+=1 writer.close()
上述代码运行完,在pycharm下面的terminal窗口输入 tensorboard --logdir=logs
回车一查看:
效果如下:
从上面的结果可以看出来,经过最大池化处理的部分明显比原图像更模糊,但是和原图像一对比至少还看得出来原来的特征。
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