PyTorch 中的“MaxPool2D”是否根据“ceil_mode”参数添加填充

在本文中，我们将介绍PyTorch中的MaxPool2D操作，以及该操作是否根据”ceil_mode”参数添加填充。

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什么是MaxPool2D？

MaxPool2D是深度学习中常用的池化操作之一。它通过将输入张量划分为不重叠的矩形区域，并挑选每个矩形区域内的最大值来缩减输入的大小。在PyTorch中，我们可以使用torch.nn.MaxPool2D来执行此操作。

MaxPool2D的参数和功能

MaxPool2D操作主要有四个参数：kernel_size、stride、padding和ceil_mode。其中kernel_size定义了池化窗口的大小，stride定义了池化窗口的跨度，padding定义了输入的填充大小，而ceil_mode则决定是否添加额外的填充。

• kernel_size: 池化窗口的大小，可以是一个整数或一个元组。如果是一个整数n，则池化窗口的大小为(n, n)。如果是一个元组(p, q)，则池化窗口的大小为(p, q)。
• stride: 池化窗口的跨度，可以是一个整数或一个元组。如果是一个整数n，则池化窗口的跨度为(n, n)。如果是一个元组(p, q)，则池化窗口的跨度为(p, q)。
• padding：输入的填充大小。如果padding的值为零（即默认设置），则不进行填充。如果padding的值为非零，则在输入的四周进行填充，填充大小由padding的值决定。
• ceil_mode：决定是否在输入的边界处添加额外的填充。如果ceil_mode为False（即默认设置），则不添加额外的填充。如果ceil_mode为True，则根据池化窗口的大小和输入的形状，在输入的边界处添加额外的填充。

Ceil_Mode的影响

在MaxPool2D的池化过程中，ceil_mode参数决定了在输入的边界处是否添加额外的填充。当ceil_mode为False时，MaxPool2D操作会自动舍弃超出输入边界的部分，而不会添加任何填充。

import torch

# 输入张量大小为[1, 1, 5, 5]
input_tensor = torch.tensor([[[
    [ 1,  2,  3,  4,  5],
    [ 6,  7,  8,  9, 10],
    [11, 12, 13, 14, 15],
    [16, 17, 18, 19, 20],
    [21, 22, 23, 24, 25]
]]])

# 使用kernel_size=3, stride=2, padding=0, ceil_mode=False进行MaxPool2D操作
maxpool = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, ceil_mode=False)
output = maxpool(input_tensor)
print(output)

输出结果为：

tensor([[[[ 7,  9],
          [17, 19]]]])

在上述示例中，输入张量的大小为[1, 1, 5, 5]，并且进行了MaxPool2D操作，其中kernel_size=3，stride=2，padding=0，ceil_mode=False。可以看到，在输出结果中，超出输入张量边界的部分被舍弃，没有添加任何填充。

当ceil_mode为True时，MaxPool2D操作会根据池化窗口的大小和输入的形状，在输入的边界处添加额外的填充，以确保能够正好进行池化操作。

import torch

# 输入张量大小为[1, 1, 5, 5]
input_tensor = torch.tensor([[[
    [ 1,  2,  3,  4,  5],
    [ 6,  7,  8,  9, 10],
    [11, 12, 13, 14, 15],
    [16, 17, 18, 19, 20],
    [21, 22, 23, 24, 25]
]]])

# 使用kernel_size=3, stride=2, padding=0, ceil_mode=True进行MaxPool2D操作
maxpool = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, ceil_mode=True)
output = maxpool(input_tensor)
print(output)

输出结果为：

tensor([[[[ 7,  9],
          [17, 19],
          [23, 25]]]])

在上述示例中，输入张量的大小为[1, 1, 5, 5]，并且进行了MaxPool2D操作，其中kernel_size=3，stride=2，padding=0，ceil_mode=True。可以看到，在输出结果中，输入张量的边界处添加了额外的填充，以确保能够正好进行池化操作。

通过上述示例，我们可以看到，在MaxPool2D中，根据ceil_mode参数的不同，填充的添加方式也不同。当ceil_mode为False时，不进行额外的填充；当ceil_mode为True时，根据池化窗口的大小和输入的形状，在输入的边界处添加额外的填充。这样可以确保在池化过程中不丢失任何信息，同时保持输入输出的大小一致。

总结

在本文中，我们介绍了PyTorch中的MaxPool2D操作，并探讨了其是否根据ceil_mode参数添加填充。MaxPool2D是深度学习中常用的池化操作之一，通过选择每个矩形区域内的最大值来实现输入的缩减。当ceil_mode为False时，MaxPool2D操作会自动舍弃超出输入边界的部分，而不会添加任何填充；当ceil_mode为True时，会根据池化窗口的大小和输入的形状，在输入的边界处添加额外的填充。这样可以确保在池化过程中不丢失任何信息，并保持输入输出的大小一致。了解MaxPool2D的填充方式和操作参数对于正确使用和理解PyTorch中的池化操作非常重要。