torch.nn.functional.avg_pool1d¶
- torch.nn.functional.avg_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True) Tensor ¶
对由多个输入平面组成的输入信号应用一维平均池化。
有关详细信息和输出形状,请参阅
AvgPool1d
。- 参数
input – 形状为
的输入张量kernel_size – 窗口的大小。可以是单个数字或元组 (kW,)
stride – 窗口的步长。可以是单个数字或元组 (sW,)。默认值:
kernel_size
padding – 输入两侧的隐式零填充。可以是单个数字或元组 (padW,)。默认值:0
ceil_mode – 如果为 True,则将使用 ceil 而不是 floor 来计算输出形状。默认值:
False
count_include_pad – 如果为 True,则将在平均计算中包含零填充。默认值:
True
示例
>>> # 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.]]])