AdaptiveMaxPool2D

class paddle.nn.AdaptiveMaxPool2D ( output_size, return_mask=False, name=None ) [源代码]

该算子根据输入 x , output_size 等参数对一个输入Tensor计算2D的自适应最大池化。输入和输出都是4-D Tensor， 默认是以 NCHW 格式表示的，其中 N 是 batch size, C 是通道数, H 是输入特征的高度, W 是输入特征的宽度.

计算公式如下:

AdaptiveMaxPool2D - 图1

参数

  • output_size (int|list|tuple): 算子输出特征图的高和宽大小，其数据类型为int,list或tuple。

  • return_mask (bool): 如果设置为True，则会与输出一起返回最大值的索引，默认为False。

  • name (str，可选): 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 Name。

形状

  • x (Tensor): 默认形状为（批大小，通道数，输出特征长度，宽度），即NCHW格式的4-D Tensor。 其数据类型为float32或者float64。

  • output (Tensor): 默认形状为（批大小，通道数，输出特征长度，宽度），即NCHW格式的4-D Tensor。 其数据类型与输入x相同。

返回

计算AdaptiveMaxPool2D的可调用对象

代码示例

  1. # adaptive max pool2d
  2. # suppose input data in shape of [N, C, H, W], `output_size` is [m, n],
  3. # output shape is [N, C, m, n], adaptive pool divide H and W dimensions
  4. # of input data into m * n grids averagely and performs poolings in each
  5. # grid to get output.
  6. # adaptive max pool performs calculations as follow:
  7. #
  8. #     for i in range(m):
  9. #         for j in range(n):
  10. #             hstart = floor(i * H / m)
  11. #             hend = ceil((i + 1) * H / m)
  12. #             wstart = floor(i * W / n)
  13. #             wend = ceil((i + 1) * W / n)
  14. #             output[:, :, i, j] = max(input[:, :, hstart: hend, wstart: wend])
  15. #
  16. import paddle
  17. x = paddle.randn((2, 3, 32, 32))
  18. adaptive_max_pool = paddle.nn.AdaptiveMaxPool2D(output_size=3, return_mask=True)
  19. pool_out, indices = adaptive_max_pool(x = x)
  20. print(pool_out.shape) # [2, 3, 3, 3]
  21. print(indices.shape) # [2, 3, 3, 3]