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adaptive_avg_pool2d转换为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，在Keras中重塑张量，但出现错误：

  

ValueError：新数组的总大小必须保持不变

Answer 1

我不确定是否理解您的问题，但是在PyTorch中，您将空间尺寸传递给了AdaptiveAvgPool2d。例如，如果您希望输出尺寸为5x7，则可以使用nn.AdaptiveAvgPool2d((5,7))。

如果要使用全局平均池化层，可以使用nn.AdaptiveAvgPool2d(1)。在Keras中，您可以只使用GlobalAveragePooling2D。

对于Keras中的其他输出尺寸，您需要使用AveragePooling2D，但不能直接指定输出形状。您需要根据所需的输出形状来计算/定义pool_size，stride和padding参数。如果您需要计算方面的帮助，请检查this page of CS231n course。