浅谈pytorch池化maxpool2D注意事项


Posted in Python onFebruary 18, 2020

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, 1))

千万不要用:

nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=(2, 1), padding=(0, 0)), 这样在用交叉熵做损失函数的时候,有时候会出现loss为nan的情况,检查的时候发现,某些样本的提取出来的feature全为nan。

以上这篇浅谈pytorch池化maxpool2D注意事项就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持三水点靠木。

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