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max pooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】 tf.nn.conv2d实现卷积的方式 tf.nn.max_pool(val
注意： 在搭建网络的时候用carpool2D的时候，让高度和宽度方向不同池化时， 用如下： nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=(2, 1), padding=(0
AdaptiveAvgPool1d(N) 对一个C*H*W的三维输入Tensor, 池化输出为C*H*N, 即按照H轴逐行对W轴平均池化 >>> a = torch.ones(2
小编给大家分享一下Python 字符串池化的前提，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨吧！前言在 Python 中经常通过内存池化技术来提高其性能,那么问题来了,在什么情况下会池化呢
