快捷方式

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 (minibatch,in_channels,iW)(\text{minibatch} , \text{in\_channels} , iW)

    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.]]])

文档

访问 PyTorch 的全面开发者文档

查看文档

教程

获取针对初学者和高级开发人员的深入教程

查看教程

资源

查找开发资源并获得问题的解答

查看资源