MaxPool2d()参数解释

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

对于输入信号的输入通道，提供2维最大池化（max pooling）操作

如果输入的大小是(N,C,H,W)，那么输出的大小是(N,C,H_out,W_out)和池化窗口大小(kH,kW)的关系是： $$out(N_i, C_j,k)=max^{kH-1}{m=0}max^{kW-1}{m=0}input(N_{i},C_j,stride[0]h+m,stride[1]w+n)$$

如果padding不是0，会在输入的每一边添加相应数目0dilation用于控制内核点之间的距离，详细描述在这里

参数kernel_size，stride, padding，dilation数据类型： 可以是一个int类型的数据，此时卷积height和width值相同; 也可以是一个tuple数组（包含来两个int类型的数据），第一个int数据表示height的数值，tuple的第二个int类型的数据表示width的数值

参数：

kernel_size(int or tuple) - max pooling的窗口大小stride(int or tuple, optional) - max pooling的窗口移动的步长。默认值是kernel_sizepadding(int or tuple, optional) - 输入的每一条边补充0的层数dilation(int or tuple, optional) – 一个控制窗口中元素步幅的参数return_indices - 如果等于True，会返回输出最大值的序号，对于上采样操作会有帮助ceil_mode - 如果等于True，计算输出信号大小的时候，会使用向上取整，代替默认的向下取整的操作

shape: 输入: (N,C,H_{in},W_in) 输出: (N,C,H_out,W_out) $$H_{out}=floor((H_{in} + 2padding[0] - dilation[0](kernel_size[0] - 1) - 1)/stride[0] + 1$$

$$W_{out}=floor((W_{in} + 2padding[1] - dilation[1](kernel_size[1] - 1) - 1)/stride[1] + 1$$

example:

>>> # pool of square window of size=3, stride=2 >>> m = nn.MaxPool2d(3, stride=2) >>> # pool of non-square window >>> m = nn.MaxPool2d((3, 2), stride=(2, 1)) >>> input = autograd.Variable(torch.randn(20, 16, 50, 32)) >>> output = m(input)