Fonction PyTorch torch.quantized_max_pool2d

Pytorch torch 参考手册Manuel de référence Pytorch torch

torch.quantized_max_pool2dEst une fonction dans PyTorch utilisée pour effectuer des opérations de max pooling bidimensionnelles sur des tenseurs quantifiés. Cette fonction est couramment utilisée pour le sous-échantillonnage spatial dans les réseaux de neurones convolutifs quantifiés.

Définition de fonction

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

Description du paramètre

  • input: Tenseur quantifié d'entrée (4D : batch x channel x height x width)
  • kernel_size: Taille de la fenêtre de pooling
  • stride: Stride (facultatif)
  • padding: Padding (facultatif)
  • dilation: Dilatation (facultatif)

Exemple d'utilisation

Exemple

import torch

# Créer un tenseur d'entrée quantifié (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)

# Effectuer un max pooling quantifié (fenêtre de pooling 2x2)
output = torch.quantized_max_pool2d(input, kernel_size=2, stride=2)

print("Forme de l'entrée :", input.shape)
print("Forme de sortie :", output.shape)

Le résultat de sortie est:

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

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