MaxPool3d — PyTorch 2.2 documentation
假设输入维度（1,2,3,4,4）
maxpool = torch.nn.MaxPool3d(kernel_size=(2, 2, 2), stride=(2, 2, 2), padding=(1, 0, 0))
F 维的 kernel_size 为 2，说明在 F 维的覆盖的 frame 数为 2，也就是每次有 2 个 frame 加入运算。
F 维的 stride 为 2，说明每次的跨度为 2。
- padding
F 维的 padding 为 1，说明需要在 F 维做 padding，也就是会在输入的输入之前和之后各做 1 个 frame 的padding。
2。nn.AdaptiveAvgPool3d()是一个自适应的三维平均池化层，它对输入的立体数据进行降采样，并允许动态地指定输出的目标大小。
不同于nn.AvgPool3d()需要手动指定池化窗口大小，nn.AdaptiveAvgPool3d()直接指定输出的目标大小。它会根据目标输出大小自适应地调整池化窗口的大小，以保证输出的大小和目标大小一致。
import torch
import torch.nn as nn
# 创建一个 AdaptiveAvgPool3d 层，指定目标输出大小为 (2, 2, 2)
pool = nn.AdaptiveAvgPool3d((2, 2, 2))
# 输入数据，假设输入大小为 [batch_size, channels, depth, height, width]
input_data = torch.randn(1, 1, 4, 4, 4) # 示例输入数据
# 对输入数据进行自适应池化操作
output = pool(input_data)
print(output.shape)3.在复现代码过程中遇到了
self.hpp = nn.ModuleList([
GeMHPP(bin_num=[1]) for i in range(self.m)])
就学习了nn.moduleList这个函数
nn.ModuleList，它是一个储存不同 module，并自动将每个 module 的 parameters 添加到网络之中的容器。你可以把任意 nn.Module 的子类 (比如 nn.Conv2d, nn.Linear 之类的) 加到这个 list 里面，方法和 Python 自带的 list 一样，无非是 extend，append 等操作。但不同于一般的 list，加入到 nn.ModuleList 里面的 module 是会自动注册到整个网络上的，同时 module 的 parameters 也会自动添加到整个网络中
class net4(nn.Module):
def __init__(self):
super(net4, self).__init__()
layers = [nn.Linear(10, 10) for i in range(5)]
self.linears = nn.ModuleList(layers)
def forward(self, x):
for layer in self.linears:
x = layer(x)
return x
net = net4()
print(net) 
nn.Sequential内部实现了forward函数，因此可以不用写forward函数。而nn.ModuleList则没有实现内部forward函数
seq = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1,20,5),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(20,64,5),
nn.ReLU()
)
print(seq)
# Sequential(
# (0): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
# (1): ReLU()
# (2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
# (3): ReLU()
# )
#对上述seq进行输入
input = torch.randn(16, 1, 20, 20)
print(seq(input))
#torch.Size([16, 64, 12, 12])参考
详解PyTorch中的ModuleList和Sequential - 知乎 (zhihu.com)
3D 池化（MaxPool3D） 和 3D（Conv3d） 卷积详解-CSDN博客
