如何将pytorch的adaptive_avg_pool2d方法转换为keras或tensorflow

Question

我不知道如何将 PyTorch 方法转换adaptive_avg_pool2d为 Keras 或 TensorFlow。有人可以帮忙吗？PyTorch方法是

adaptive_avg_pool2d(14,[14])

我尝试使用平均池化，在 Keras 中重塑张量，但收到错误：

ValueError：新数组的总大小必须保持不变

Answer 1

我不确定我是否理解你的问题，但在 PyTorch 中，你将空间维度传递给AdaptiveAvgPool2d. 例如，如果您想要输出大小为 5x7，则可以使用nn.AdaptiveAvgPool2d((5,7)).

如果你想要一个全局平均池化层，你可以使用nn.AdaptiveAvgPool2d(1). 在 Keras 中你可以只使用GlobalAveragePooling2D.

对于 Keras 中的其他输出大小，您需要使用AveragePooling2D，但不能直接指定输出形状。您需要根据您想要的输出形状来计算/定义pool_size、stride和参数。padding如果您需要计算方面的帮助，请查看CS231n 课程的此页面。