PyTorchにおける3次元畳み込みニューラルネットワークのための平均プーリング:torch.nn.AvgPool3d
PyTorchにおける3次元畳み込みニューラルネットワークのための平均プーリング:torch.nn.AvgPool3d
概要
主な機能
- 3次元畳み込みニューラルネットワークにおけるプーリング層の実装
- 入力テンソルの各チャンネルに対して、指定されたウィンドウサイズで平均値を計算
- プーリング後のテンソルを出力
- プーリングによる特徴量の次元削減と計算量削減
- 過学習の抑制
使用例
import torch
import torch.nn as nn
# 3次元畳み込みニューラルネットワークの例
class MyCNN(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# 畳み込み層
self.conv = nn.Conv3d(1, 32, kernel_size=(3, 3, 3))
# 平均プーリング層
self.avg_pool = nn.AvgPool3d(kernel_size=(2, 2, 2))
# 全結合層
self.fc = nn.Linear(32 * 16 * 16, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
x = self.avg_pool(x)
x = x.view(-1, 32 * 16 * 16)
x = self.fc(x)
return x
# モデルのインスタンス化
model = MyCNN()
# 入力データ
input_data = torch.randn(1, 1, 32, 32, 32)
# モデルの推論
output = model(input_data)
# 出力テンソルの形状を確認
print(output.shape)
この例では、3次元畳み込みニューラルネットワークにtorch.nn.AvgPool3d
モジュールを組み込み、入力データの次元削減と計算量削減を行っています。
パラメータ
kernel_size
(tuple): プーリングウィンドウのサイズを指定stride
(tuple, optional): プーリングのストライドを指定padding
(tuple, optional): 入力テンソルのパディングを指定dilation
(tuple, optional): プーリングの拡張率を指定ceil_mode
(bool, optional): プーリング後の出力テンソルの形状を制御
補足
torch.nn.AvgPool3d
モジュールは、3次元畳み込みニューラルネットワークだけでなく、他の種類のニューラルネットワークにも使用できます。- プーリング層は、ニューラルネットワークのパフォーマンス向上に役立つ重要な機能です。
torch.nn.AvgPool3d
モジュールのパラメータを調整することで、プーリング処理を最適化することができます。
PyTorchにおけるtorch.nn.AvgPool3dモジュールのサンプルコード
異なるプーリングウィンドウサイズ
import torch
import torch.nn as nn
# 異なるプーリングウィンドウサイズを持つ3次元平均プーリング層
class MyCNN(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# 畳み込み層
self.conv = nn.Conv3d(1, 32, kernel_size=(3, 3, 3))
# 異なるプーリングウィンドウサイズを持つ平均プーリング層
self.avg_pool1 = nn.AvgPool3d(kernel_size=(2, 2, 2))
self.avg_pool2 = nn.AvgPool3d(kernel_size=(3, 3, 3))
# 全結合層
self.fc = nn.Linear(32 * 16 * 16, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
x1 = self.avg_pool1(x)
x2 = self.avg_pool2(x)
# 異なるプーリング結果を結合
x = torch.cat((x1, x2), dim=1)
x = x.view(-1, 32 * 16 * 16)
x = self.fc(x)
return x
# モデルのインスタンス化
model = MyCNN()
# 入力データ
input_data = torch.randn(1, 1, 32, 32, 32)
# モデルの推論
output = model(input_data)
# 出力テンソルの形状を確認
print(output.shape)
プーリング後のストライド
import torch
import torch.nn as nn
# プーリング後のストライドを指定
class MyCNN(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# 畳み込み層
self.conv = nn.Conv3d(1, 32, kernel_size=(3, 3, 3))
# プーリング後のストライドを2に設定
self.avg_pool = nn.AvgPool3d(kernel_size=(2, 2, 2), stride=(2, 2, 2))
# 全結合層
self.fc = nn.Linear(32 * 8 * 8, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
x = self.avg_pool(x)
x = x.view(-1, 32 * 8 * 8)
x = self.fc(x)
return x
# モデルのインスタンス化
model = MyCNN()
# 入力データ
input_data = torch.randn(1, 1, 32, 32, 32)
# モデルの推論
output = model(input_data)
# 出力テンソルの形状を確認
print(output.shape)
パディングと拡張率
import torch
import torch.nn as nn
# パディングと拡張率を指定
class MyCNN(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# 畳み込み層
self.conv = nn.Conv3d(1, 32, kernel_size=(3, 3, 3))
# パディングを1に設定し、拡張率を2に設定
self.avg_pool = nn.AvgPool3d(kernel_size=(2, 2, 2), padding=(1, 1, 1), dilation=(2, 2, 2))
# 全結合層
self.fc = nn.Linear(32 * 16 * 16, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
x = self.avg_pool(x)
x = x.view(-1, 32 * 16 * 16)
x = self.fc(x)
return x
# モデルのインスタンス化
model = MyCNN()
# 入力データ
input_data = torch.randn(1, 1, 32, 32, 3
PyTorchにおける3次元平均プーリングの実装方法
手動で実装
def avg_pool3d(input, kernel_size, stride=1, padding=0):
"""
3次元平均プーリングを手動で実装
Args:
input: 入力テンソル (N, C, D, H, W)
kernel_size: プーリングウィンドウサイズ (kernel_size_d, kernel_size_h, kernel_size_w)
stride: プーリングストライド (stride_d, stride_h, stride_w)
padding: パディング (padding_d, padding_h, padding_w)
Returns:
プーリング後のテンソル (N, C, D_out, H_out, W_out)
"""
output = torch.zeros((input.size(0), input.size(1),
input.size(2) // stride[0],
input.size(3) // stride[1],
input.size(4) // stride[2]))
for i in range(output.size(2)):
for j in range(output.size(3)):
for k in range(output.size(4)):
# プーリングウィンドウ内の要素を抽出
window = input[:, :,
i * stride[0]:(i + 1) * stride[0],
j * stride[1]:(j + 1) * stride[1],
k * stride[2]:(k + 1) * stride[2]]
# 平均値を計算
output[:, :, i, j, k] = torch.mean(window, dim=(-1, -2, -3))
return output
F.avg_pool3d関数
import torch.nn.functional as F
output = F.avg_pool3d(input, kernel_size, stride=1, padding=0)
これらのライブラリは、それぞれ独自の3次元平均プーリング実装を提供しています。
PyTorchで3次元平均プーリングを実装するには、torch.nn.AvgPool3d
モジュール、手動実装、F.avg_pool3d関数、その他のライブラリなど、いくつかの方法があります。各方法にはそれぞれ利点と欠点があり、状況に応じて最適な方法を選択する必要があります。
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