Función PyTorch torch.quantized_max_pool2d

Pytorch torch 参考手册Manual de referencia de Pytorch torch

torch.quantized_max_pool2dEs una función en PyTorch que se utiliza para realizar una operación de max pooling bidimensional en tensores cuantizados. Esta función se usa comúnmente en redes neuronales convolucionales cuantizadas para realizar un submuestreo espacial.

Definición de la función

torch.quantized_max_pool2d(input, kernel_size, stride, padding, dilation)

Descripción de parámetros

  • input: Tensor cuantizado de entrada (4D: batch x channel x height x width)
  • kernel_size: Tamaño de la ventana de pooling
  • stride: stride (opcional)
  • padding: padding (opcional)
  • dilation: dilatación (opcional)

Ejemplo de uso

Ejemplo

import torch

# Crear tensor de entrada cuantizado (batch=1, channel=1, height=4, width=4)
input = torch.quantize_per_tensor(torch.randn(1, 1, 4, 4), scale=0.1, zero_point=0, dtype=torch.quint8)

# Ejecutar max pooling cuantizado (ventana de pooling 2x2)
output = torch.quantized_max_pool2d(input, kernel_size=2, stride=2)

print("Forma de entrada:", input.shape)
print("Forma de salida:", output.shape)

El resultado es:

输入形状: torch.Size([1, 1, 4, 4])
输出形状: torch.Size([1, 1, 2, 2])

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