Python PyTorch LPPool1d用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.nn.LPPool1d 的用法。

用法:

class torch.nn.LPPool1d(norm_type, kernel_size, stride=None, ceil_mode=False)

參數：

• kernel_size-單個 int，窗口的大小

• stride-單個 int，窗口的步幅。默認值為kernel_size

• ceil_mode-當為 True 時，將使用 ceil 而不是 floor 來計算輸出形狀

在由多個輸入平麵組成的輸入信號上應用 1D power-average 池化。

在每個窗口上，計算的函數是：

f(X) = \sqrt[p]{\sum_{x \in X} x^{p}}

• 在 p = \infty 時，獲得最大池化

• 在 p = 1 時，得到 Sum Pooling(與 Average Pooling 成正比)

注意

如果p 的冪和為零，則未定義此函數的梯度。在這種情況下，此實現會將梯度設置為零。

形狀：

• 輸入：(N, C, L_{in}) 或 (C, L_{in}) 。

• 輸出： (N, C, L_{out}) 或 (C, L_{out}) ，其中

  L_{out} = \left\lfloor\frac{L_{in} - \text{kernel\_size}}{\text{stride}} + 1\right\rfloor

例子：：

>>> # power-2 pool of window of length 3, with stride 2.
>>> m = nn.LPPool1d(2, 3, stride=2)
>>> input = torch.randn(20, 16, 50)
>>> output = m(input)