类似于看视频从1080p的输入图像，到720p的输出图像，尺寸缩小

ceil_model=false,不保留

ceil_model=true,保留

 true时，卷积核经过的地方不足3x3九个数字，也会取最大值

false时，卷积核经过的地方不足3x3九个数字，则不操作，必须够卷积核大小的数字时，才能进行操作

代码如下：

#ceil_mode=True
import torch
from torch import nn
from torch.nn import MaxPool2d

input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],
                    [0,1,2,3,1],
                    [1,2,1,0,0],
                    [5,2,3,1,1],
                    [2,1,0,1,1]],dtype=torch.float32)

input=torch.reshape(input,(-1,1,5,5))
print(input.shape)

class Tudui(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Tudui, self).__init__()
        self.maxpool1=MaxPool2d(kernel_size=3,ceil_mode=True)

    def forward(self,input):
        output=self.maxpool1(input)
        return output

tudui=Tudui()
output=tudui(input)
print(output)

输出如下：

代码：

#ceil_mode=False
import torch
from torch import nn
from torch.nn import MaxPool2d

input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],
                    [0,1,2,3,1],
                    [1,2,1,0,0],
                    [5,2,3,1,1],
                    [2,1,0,1,1]],dtype=torch.float32)

input=torch.reshape(input,(-1,1,5,5))
print(input.shape)

class Tudui(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Tudui, self).__init__()
        self.maxpool1=MaxPool2d(kernel_size=3,ceil_mode=False)

    def forward(self,input):
        output=self.maxpool1(input)
        return output

tudui=Tudui()
output=tudui(input)
print(output)

输出：