Python PyTorch AdaptiveMaxPool1d用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.nn.AdaptiveMaxPool1d 的用法。

用法:

class torch.nn.AdaptiveMaxPool1d(output_size, return_indices=False)

参数：

• output_size-目标输出大小 L_{out} 。

• return_indices-如果 True ，将返回索引以及输出。用于传递给 nn.MaxUnpool1d。默认值：False

在由多个输入平面组成的输入信号上应用 1D 自适应最大池化。

对于任何输入大小，输出大小为 L_{out} 。输出特征的数量等于输入平面的数量。

形状：

• 输入：(N, C, L_{in}) 或 (C, L_{in}) 。

• 输出：(N, C, L_{out}) 或 (C, L_{out}) ，其中 L_{out}=\text{output\_size} 。

例子

>>> # target output size of 5
>>> m = nn.AdaptiveMaxPool1d(5)
>>> input = torch.randn(1, 64, 8)
>>> output = m(input)