torch.nn.functional.max_pool2d

torch.nn.functional.max_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False)

在由多个输入平面组成的输入信号上应用 2D 最大池化。

注意

`ceil_mode` 和 `return_indices` 的顺序与 `MaxPool2d` 中看到的顺序不同，并且将在未来的版本中发生变化。

详细信息请参阅 MaxPool2d。

参数:

• input – 输入张量 $(\text{minibatch} , \text{in\_channels} , iH , iW)$，minibatch 维度可选。

• kernel_size – 池化区域的大小。可以是单个数字或元组 (kH, kW)

• stride – 池化操作的步长。可以是单个数字或元组 (sH, sW)。默认为 kernel_size

• padding – Implicit negative infinity padding to be added on both sides, must be >= 0 and <= kernel_size / 2.

• dilation – The stride between elements within a sliding window, must be > 0.

• ceil_mode – 如果为 True，将使用 ceil 而不是 floor 来计算输出形状。这确保输入张量中的每个元素都被滑动窗口覆盖。

• return_indices – 如果为 True，则返回最大值及其索引。这对于后续的 torch.nn.functional.max_unpool2d 很有用