nn.MaxPool2d与nn.functional.max_pool2d之间的差异？

Question

[nn.MaxPool2d（kernel_size，stride）与nn.functional.max_pool2d（t，kernel_size，stride）之间有什么区别？

我在模块中定义的第一个，在正向功能中定义的第二个？

谢谢

Answer 1

它们本质上是相同的。区别在于torch.nn.MaxPool2d是显式的nn.Module，它通过其自己的torch.nn.functional.max_pool2d()方法调用forward()。

您可以在此处查看torch.nn.MaxPool2d的来源并亲自查看通话：https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/nn/modules/pooling.html#MaxPool2d

转载如下：

def forward(self, input):
        return F.max_pool2d(input, self.kernel_size, self.stride,
                            self.padding, self.dilation, self.ceil_mode,
                            self.return_indices)

为什么对同一任务有两种方法？我想它适合可能使用PyTorch的许多人的编码风格。一些人喜欢有状态的方法，而另一些人则更喜欢功能性的方法。

例如，具有torch.nn.MaxPool2d意味着我们可以很容易地将其放入nn.Sequential块中。

model = nn.Sequential(
          nn.Conv2d(1,3,3),
          nn.ReLU(),
          nn.MaxPool2d((2, 2))
        )