[ torch 参数更多 ]torch.nn.FractionalMaxPool2d¶
torch.nn.FractionalMaxPool2d¶
torch.nn.FractionalMaxPool2d(kernel_size, output_size=None, output_ratio=None, return_indices=False, _random_samples=None)
paddle.nn.FractionalMaxPool2D¶
paddle.nn.FractionalMaxPool2D(output_size, kernel_size=None, random_u=None, return_mask=False, name=None)
PyTorch 参数更多，具体如下：
参数映射¶
| PyTorch | PaddlePaddle | 备注 |
|---|---|---|
| kernel_size | kernel_size | 表示核大小。参数完全一致。 |
| output_size | output_size | 表示目标输出尺寸，PyTorch 为可选参数，Paddle 为必选参数，仅参数默认值不一致。PyTorch 的 output_size 与 output_ratio 输入二选一，如不输入 output_size，则必须输入 output_ratio，此时需要转写。转写方式与下文 output_ratio 一致。 |
| output_ratio | - | 表示目标输出比例。Paddle 无此参数，需要转写。 |
| return_indices | return_mask | 表示是否返回最大值索引。仅参数名不一致。 |
| _random_samples | random_u | 表示随机数。PyTorch 以列表形式的 Tensor 方式传入，Paddle 以 float 的方式传入，如果 PyTorch 的多个随机数相同，需要转写，如果 PyTorch 的多个随机数不同，暂无转写方式。 |
转写示例¶
output_ratio:目标输出比例¶
# 假设 intput 的 with=7, height=7，
# output_ratio = 0.75, 则目标 output 的 width = int(7*0.75) = 5, height = int(7*0.75) = 5
# Pytorch 写法
torch.nn.FractionalMaxPool2d(2, output_ratio=[0.75, 0.75], return_indices=True)
# Paddle 写法
paddle.nn.FractionalMaxPool2D(output_size=[5, 5], kernel_size=2, return_mask=True)
_random_samples:随机数¶
# Pytorch 写法
torch.nn.FractionalMaxPool2d(2, output_size=[3, 3], return_indices=True, _random_samples=torch.tensor([[[0.3, 0.3]]]))
# Paddle 写法
paddle.nn.FractionalMaxPool2D(output_size=[3, 3], kernel_size=2, return_mask=True, random_u=0.3)