Python PyTorch avg_pool1d用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.nn.functional.avg_pool1d 的用法。

用法:

torch.nn.functional.avg_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True) → Tensor

參數：

• input-形狀的輸入張量(\text{minibatch} , \text{in\_channels} , iW)

• kernel_size-窗口的大小。可以是單個數字或元組(kW,)

• stride-窗口的步幅。可以是單個數字或元組 (sW,) 。默認值：kernel_size

• padding-輸入兩側的隱式零填充。可以是單個數字或元組 (padW,) 。默認值：0

• ceil_mode-當為 True 時，將使用 ceil 而不是 floor 來計算輸出形狀。默認值：False

• count_include_pad-當為 True 時，將在平均計算中包括零填充。默認值：True

在由多個輸入平麵組成的輸入信號上應用一維平均池化。

有關詳細信息和輸出形狀，請參見 AvgPool1d 。

例子：

>>> # pool of square window of size=3, stride=2
>>> input = torch.tensor([[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]], dtype=torch.float32)
>>> F.avg_pool1d(input, kernel_size=3, stride=2)
tensor([[[ 2.,  4.,  6.]]])