1.nn.MaxPool2d 中使用 ceil_mode 和 padding的源码区别

nn.MaxPool2d 中使用 ceil_mode 和 padding的区别

       nn.MaxPool2d在处理池化操作时，有两个关键参数：ceil_mode和padding，源码它们在处理边界时有所不同。源码默认情况下，源码ceil_mode为False，源码vb 源码 报价系统意味着窗口超出边界时会直接舍弃。源码class源码如果设置ceil_mode为True，源码窗口可以超出但不超过一半，源码这相当于在边缘处做了半步的源码填充。

       而padding则是源码直接在输入数据周围添加指定数量的像素。通常，源码池化操作用来降低图像分辨率，源码如设置stride为2，源码future源码kernel_size为3，源码以达到每步降低一半的源码效果。例如，对于输入分辨率n，cordovaactivity源码不使用padding时，输出分辨率为n/2（向下取整）。

       当n为偶数时，ceil_mode的backbone源码作用显现，如n=4，3/2=1，不满足期望的2x2分辨率。这时，开启ceil_mode会向上取整至2，或者设置padding为1，都能达到目标。以3x3窗口池化4x4图像为例，ceil_mode会向右下方填充，采样点偏左上；而padding则偏右下方。

       虽然两种方式都能得到期望的特征图形状，但视觉上存在细微差别。实践中，两者在PyTorch的 torchvision 源码中都被使用，具体选择哪种取决于具体任务的需求和性能考虑。总的来说，两者影响不大，可以根据个人偏好或者特定场景来决定使用哪种模式。