自适应平均池化3d¶
- class torch.nn.AdaptiveAvgPool3d(output_size)[source]¶
对由多个输入平面组成的输入信号应用 3D 自适应平均池化。
对于任何输入大小,输出的大小为 D x H x W。输出特征的数量等于输入平面的数量。
- 参数
output_size (Union[int, None, Tuple[Optional[int], Optional[int], Optional[int]]]) – 目标输出大小,格式为 D x H x W。可以是元组 (D, H, W) 或单个数字 D(用于立方体 D x D x D)。D、H 和 W 可以是
int
或None
,None
表示大小将与输入相同。
- 形状
输入: 或 .
输出: 或 , 其中 .
示例
>>> # target output size of 5x7x9 >>> m = nn.AdaptiveAvgPool3d((5, 7, 9)) >>> input = torch.randn(1, 64, 8, 9, 10) >>> output = m(input) >>> # target output size of 7x7x7 (cube) >>> m = nn.AdaptiveAvgPool3d(7) >>> input = torch.randn(1, 64, 10, 9, 8) >>> output = m(input) >>> # target output size of 7x9x8 >>> m = nn.AdaptiveAvgPool3d((7, None, None)) >>> input = torch.randn(1, 64, 10, 9, 8) >>> output = m(input)