比较与torch.nn.MaxPool2d的功能差异

torch.nn.MaxPool2d

class torch.nn.MaxPool2d(
    kernel_size,
    stride=None,
    padding=0,
    dilation=1,
    return_indices=False,
    ceil_mode=False
)(input) -> Tensor

更多内容详见torch.nn.MaxPool2d。

mindspore.nn.MaxPool2d

class mindspore.nn.MaxPool2d(
    kernel_size=1,
    stride=1,
    pad_mode='valid',
    data_format='NCHW'
)(x) -> Tensor

更多内容详见mindspore.nn.MaxPool2d。

差异对比

PyTorch：对输入的多维数据进行二维的最大池化运算。

MindSpore：MindSpore此API实现功能与PyTorch基本一致。

分类	子类	PyTorch	MindSpore	差异
参数	参数1	kernel_size	kernel_size	功能一致，PyTorch无默认值
	参数2	stride	stride	功能一致，默认值不同
	参数3	padding	-	添加的隐式零填充。当pad_mode=’same’时，若padding的元素为偶数时，padding的元素会均匀分布在特征图的上下左右；而当padding的元素为奇数时，PyTorch会优先填充在输入特征图的左侧和上侧，MindSpore则优先填充在特征图的右侧和下侧。更多内容详见Conv 和 Pooling
	参数4	dilation	-	窗口内元素间跨步长度：默认值为1，此时窗口内的元素是连续的。若值>1，窗口中的元素是间隔的
	参数5	return_indices	-	返回索引：若值为True，会在返回最大池化结果的同时返回对应元素的索引。对于后续调用torch.nn.MaxUnpool2d的时候很有用
	参数6	ceil_mode	-	控制输出shape(N, C, L_{out})中L_{out}向上取整还是向下取整，MindSpore默认向下取整
	参数7	input	x	功能一致，参数名不同
	参数8	-	pad_mode	控制填充模式，PyTorch无此参数
	参数9	-	data_format	输入数据格式可为”NHWC”或”NCHW”。默认值：”NCHW”

代码示例1

构建一个卷积核大小为1x3，步长为1的池化层，padding默认为0，不进行元素填充。dilation的默认值为1，窗口中的元素是连续的。池化填充模式在不填充的前提下返回有效计算所得的输出，不满足计算的多余像素会被丢弃。在相同的参数设置下，两API实现相同的功能，对输入的多维数据进行二维的最大池化运算。

# PyTorch
import torch
from torch import tensor
import numpy as np

pool = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1)
x = tensor(np.random.randint(0, 10, [1, 2, 4, 4]), dtype=torch.float32)
output = pool(x)
result = output.shape
print(tuple(result))
# (1, 2, 2, 2)

# MindSpore
import mindspore
from mindspore import Tensor
import numpy as np

pool = mindspore.nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1)
x = Tensor(np.random.randint(0, 10, [1, 2, 4, 4]), mindspore.float32)
output = pool(x)
result = output.shape
print(result)
# (1, 2, 2, 2)

代码示例2

ceil_mode=True和pad_mode=’same’时，两API实现相同的功能。

# PyTorch
import torch

max_pool = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, ceil_mode=True)
x = torch.tensor([[[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]]]], dtype=torch.float32)
output = max_pool(x)
print(output.numpy())
# [[[[ 3.  5.  7.  9. 10.]]]]

# MindSpore
import mindspore
from mindspore import Tensor
import numpy as np

max_pool = mindspore.nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, pad_mode='same')
x = Tensor([[[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]]]], mindspore.float32)
output = max_pool(x)
print(output)
# [[[[ 3.  5.  7.  9. 10.]]]]

代码示例3

在PyTorch中，当ceil_mode=False时，设置padding=1，在MindSpore中pad_mode=’valid’，先通过ops.Pad()在x左侧和上侧进行填充，再计算最大池化的结果，使两API实现相同的功能。

# PyTorch
import torch
from torch import tensor
import numpy as np

max_pool = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=(3, 3), stride=2, padding=1)
x = tensor(np.random.randint(0, 10, [1, 2, 4, 8]), dtype=torch.float32)
output = max_pool(x)
result = output.shape
print(tuple(result))
# (1, 2, 2, 4)

# MindSpore
import mindspore
from mindspore import Tensor
import mindspore.ops as ops
import numpy as np

max_pool = mindspore.nn.MaxPool2d(kernel_size=(3, 3), stride=2)
x = Tensor(np.random.randint(0, 10, [1, 2, 4, 8]), mindspore.float32)
pad = ops.Pad(((0, 0), (0, 0), (1, 0), (1, 0)))
data = pad(Tensor(x))
output = max_pool(data)
print(output.shape)
# (1, 2, 2, 4)