如何在Pytorch中使用maxpool中的ceil_mode？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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pytorch的优点
1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；2.设计追求最少的封装；3.设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；4.与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单
# coding:utf-8
import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.maxp = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, ceil_mode=False)
def forward(self, x):
x = self.maxp(x)
return x
square_size = 6
inputs = torch.randn(1, 1, square_size, square_size)
for i in range(square_size):
inputs[0][0][i] = i * torch.ones(square_size)
inputs = Variable(inputs)
print(inputs)
net = Net()
outputs = net(inputs)
print(outputs.size())
print(outputs)
在上面的代码中，无论ceil_mode是True or False，结果都是一样
但是如果设置square_size=5，那么
当ceil_mode=True
Variable containing:
(0 ,0 ,.,.) =
0 0 0 0 0 0
1 1 1 1 1 1
2 2 2 2 2 2
3 3 3 3 3 3
4 4 4 4 4 4
5 5 5 5 5 5
[torch.FloatTensor of size 1x1x6x6]
torch.Size([1, 1, 3, 3])
Variable containing:
(0 ,0 ,.,.) =
1 1 1
3 3 3
5 5 5
[torch.FloatTensor of size 1x1x3x3]
在上面的代码中，无论ceil_mode是True or False，结果都是一样
但是如果设置square_size=5，那么
当ceil_mode=True
Variable containing:
(0 ,0 ,.,.) =
0 0 0 0 0
1 1 1 1 1
2 2 2 2 2
3 3 3 3 3
4 4 4 4 4
[torch.FloatTensor of size 1x1x5x5]
torch.Size([1, 1, 3, 3])
Variable containing:
(0 ,0 ,.,.) =
1 1 1
3 3 3
4 4 4
[torch.FloatTensor of size 1x1x3x3]
当ceil_mode=False
Variable containing:
(0 ,0 ,.,.) =
0 0 0 0 0
1 1 1 1 1
2 2 2 2 2
3 3 3 3 3
4 4 4 4 4
[torch.FloatTensor of size 1x1x5x5]
torch.Size([1, 1, 2, 2])
Variable containing:
(0 ,0 ,.,.) =
1 1
3 3
[torch.FloatTensor of size 1x1x2x2]
看完上述内容，你们掌握如何在Pytorch中使用maxpool中的ceil_mode的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道，感谢各位的阅读！
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当前题目：如何在Pytorch中使用maxpool中的ceil_mode-创新互联
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