Python PyTorch quantized_max_pool1d用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.quantized_max_pool1d 的用法。

用法:

torch.quantized_max_pool1d(input, kernel_size, stride=[], padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) → Tensor

参数：

• input(Tensor) -量化张量

• kernel_size(Python列表：int) -滑动窗口的大小

• stride(list of int， 可选的) -滑动窗口的步幅

• padding(list of int，可选) -要在两边添加填充，必须 >= 0 和 <= kernel_size /2

• dilation(list of int， 可选的) -滑动窗口内元素之间的步幅，必须 > 0。默认 1

• ceil_mode(bool,可选的) -如果为 True，将使用 ceil 而不是 floor 来计算输出形状。默认为假。

返回：

应用了max_pool1d 的量化张量。

返回类型：

Tensor

在由多个输入平面组成的输入量化张量上应用 1D 最大池化。

例子：

>>> qx = torch.quantize_per_tensor(torch.rand(2, 2), 1.5, 3, torch.quint8)
>>> torch.quantized_max_pool1d(qx, [2])
tensor([[0.0000],
        [1.5000]], size=(2, 1), dtype=torch.quint8,
    quantization_scheme=torch.per_tensor_affine, scale=1.5, zero_point=3)