torch.nn.MaxPool2d参数详解

2024-02-01 09:36:10

在神经网络中池化层是比较重要的，是提取重要信息的操作，可以去掉不重要的信息，减少计算开销。下面我们来介绍
MaxPool2d的使用方法。

MaxPool2d 参数介绍

kernel_size ：表示做最大池化的窗口大小，可以是单个值，也可以是tuple元组
stride ：步长，可以是单个值，也可以是tuple元组
padding ：填充，可以是单个值，也可以是tuple元组
dilation ：控制窗口中元素步幅
return_indices ：布尔类型，返回最大值位置索引
ceil_mode ：布尔类型，为True，用向上取整的方法，计算输出形状；默认是向下取整。

kernel_size 的详解

注意这里的 kernel_size 跟卷积核不是一个东西。 kernel_size 可以看做是一个滑动窗口，这个窗口的大小由自己指定，如果输入是单个值，例如 3 ，那么窗口的大小就是 3 × 3 3 ，还可以输入元组，例如 (3, 2) ，那么窗口大小就是 3 × 2。
最大池化的方法就是取这个窗口覆盖元素中的最大值

stride 的详解

上一个参数我们确定了滑动窗口的大小，现在我们来确定这个窗口如何进行滑动。如果不指定这个参数，那么默认步长跟最大池化窗口大小一致。如果指定了参数，那么将按照我们指定的参数进行滑动。例如 stride=(2,3) ，那么窗口将每次向右滑动三个元素位置，或者向下滑动两个元素位置

padding 的详解

这参数控制如何进行填充，填充值默认为0。如果是单个值，例如 1，那么将在周围填充一圈0。还可以用元组指定如何填充，例如 padding = ( 2 , 1 ) padding=(2, 1)padding=(2,1) ，表示在上下两个方向个填充两行0，在左右两个方向各填充一列0。

dilation 的详解

空洞卷积，默认 dilation=1，如果kernel_size =3，那么卷积核就是33的框。如果dilation = 2，kernel_size =3，那么每列数据与每列数据中间再加一列空洞，那么卷积核就变成55的框。

return_indices 的详解

这是个布尔类型值，表示返回值中是否包含最大值位置的索引。注意这个最大值指的是在所有窗口中产生的最大值，如果窗口产生的最大值总共有5个，就会有5个返回值。

ceil_mode 的详解

这个也是布尔类型值，它决定的是在计算输出结果形状的时候，是使用向上取整还是向下取整。怎么计算输出形状，下面会讲到。一看就知道了。

最大池化层输出形状计算

看到向下取整的符号了吗？这个就是由 ceil_mode 控制的。

参数示例介绍

验证 kernel_size 参数

import torch
import torch.nn as nn

# 仅定义一个 3x3 的池化层窗口
m = nn.MaxPool2d(kernel_size=(3, 3))

# 定义输入
# 四个参数分别表示 (batch_size, C_in, H_in, W_in)
# 分别对应，批处理大小，输入通道数，图像高度（像素），图像宽度（像素）
# 为了简化表示，我们只模拟单张图片输入，单通道图片，图片大小是6x6
input = torch.randn(1, 1, 6, 6)

print(input)

output = m(input)

print(output)

第一个tensor是我们的输入数据 1 × 1 × 6 × 6 ，我们画红线的区域就是我们设置的窗口大小 3 × 3 ，背景色为红色的值，为该区域的最大值。

第二个tensor就是我们最大池化后的结果，跟我们标注的一模一样。

验证一下 stride 参数

import torch
import torch.nn as nn

# 仅定义一个 3x3 的池化层窗口
m = nn.MaxPool2d(kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2))

# 定义输入
# 四个参数分别表示 (batch_size, C_in, H_in, W_in)
# 分别对应，批处理大小，输入通道数，图像高度（像素），图像宽度（像素）
# 为了简化表示，我们只模拟单张图片输入，单通道图片，图片大小是6x6
input = torch.randn(1, 1, 6, 6)

print(input)

output = m(input)

print(output)

红色的还是我们的窗口，但是我们的步长变为了2，可以看到第一个窗口和向右滑动后的窗口，他们的最大值刚好是重叠的部分都是2.688，向下滑动之后，最大值是0.8030，再次向右滑动，最大值是2.4859。

可以看到我们在滑动的时候省略了部分数值，因为剩下的数据不够一次滑动了，于是我们将他们丢弃了。

其实最后图片的宽度和高度还可以通过上面两个公式来计算，我们公式中用的是向下取整，因此我们丢弃了不足的数据。现在我们试试向上取整。

利用 ceil_mode 参数向上取整

import torch
import torch.nn as nn

# 仅定义一个 3x3 的池化层窗口
m = nn.MaxPool2d(kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), ceil_mode=True)

# 定义输入
# 四个参数分别表示 (batch_size, C_in, H_in, W_in)
# 分别对应，批处理大小，输入通道数，图像高度（像素），图像宽度（像素）
# 为了简化表示，我们只模拟单张图片输入，单通道图片，图片大小是6x6
input = torch.randn(1, 1, 6, 6)

print(input)

output = m(input)

print('\n\n\n\n\n')

print(output)

从结果可以看出，输出的size由原来的 2 × 2 变成了现在的 3 × 3。这就是向上取整的结果。为什么会出现这样的结果呢？

这看起来像是我们对输入进行了填充，但是这个填充值不会参与到计算最大值中

验证 padding 参数

import torch
import torch.nn as nn

# 仅定义一个 3x3 的池化层窗口
m = nn.MaxPool2d(kernel_size=(3, 3), stride=(3, 3), padding=(1, 1))

# 定义输入
# 四个参数分别表示 (batch_size, C_in, H_in, W_in)
# 分别对应，批处理大小，输入通道数，图像高度（像素），图像宽度（像素）
# 为了简化表示，我们只模拟单张图片输入，单通道图片，图片大小是6x6
input = torch.randn(1, 1, 6, 6)

print(input)

output = m(input)

print('\n\n')

print(output)

我们对周围填充了一圈0，我们滑动窗口的范围就变化了，这就是填充的作用。

但是有一点需要注意，就是即使我们填充了0，这个0也不会被选为最大值。例如上图的左上角四个数据，如果我们全部变为负数，结果是-0.1711，而不会是我们填充的0值，这一点要注意。

验证 return_indices 参数

import torch
import torch.nn as nn

# 仅定义一个 3x3 的池化层窗口
m = nn.MaxPool2d(kernel_size=(3, 3), return_indices=True)

# 定义输入
# 四个参数分别表示 (batch_size, C_in, H_in, W_in)
# 分别对应，批处理大小，输入通道数，图像高度（像素），图像宽度（像素）
# 为了简化表示，我们只模拟单张图片输入，单通道图片，图片大小是6x6
input = torch.randn(1, 1, 6, 6)

print(input)

output = m(input)

print(output)

验证 dilation 参数


```python
import torch
import torch.nn as nn

# 仅定义一个 3x3 的池化层窗口
m = nn.MaxPool2d(kernel_size=(3, 3),dilation=2)

# 定义输入
# 四个参数分别表示 (batch_size, C_in, H_in, W_in)
# 分别对应，批处理大小，输入通道数，图像高度（像素），图像宽度（像素）
# 为了简化表示，我们只模拟单张图片输入，单通道图片，图片大小是6x6
input = torch.randn(1, 1, 6, 6)

print(input)

output = m(input)

print(output)

参考文档: https://blog.csdn.net/weixin_38481963/article/details/109962715

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