我试图用Pytorch建立一个cnn,并且难以进行最大化.我采取了斯坦福大学持有的cs231n.正如我记得的那样,maxpooling可以用作维度推导步骤,例如,我有这个(1,20,高度,宽度)输入ot max_pool2d(假设我的batch_size是1).如果我使用(1,1)内核,我想得到这样的输出:(1,1,高度,宽度),这意味着内核应该在通道维度上滑动.但是,在检查了pytorch文档之后,它说内核在高度和宽度上滑动.感谢Pytorch论坛上的@ImgPrcSng告诉我使用max_pool3d,结果表明效果很好.但是在conv2d层的输出和max_pool3d层的输入之间仍然存在重塑操作.所以很难被聚合到一个nn.Sequential,所以我想知道还有另一种方法吗？