LPPool1d

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

在由多個輸入平面組成的輸入訊號上應用一維功率平均池化。

在每個視窗上，計算的函式為

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

• 當 p = $\infty$ 時，得到最大池化（Max Pooling）

• 當 p = 1 時，得到求和池化（Sum Pooling）（與平均池化成比例）

注意

如果 p 次冪的求和為零，則此函式的梯度未定義。在此情況下，此實現會將梯度設定為零。

引數

• kernel_size (Union[int, tuple[int]]) – 單個整數，表示視窗大小

• stride (Union[int, tuple[int]]) – 單個整數，表示視窗的步幅。預設值為 kernel_size

• ceil_mode (bool) – 如果為 True，則使用 ceil 代替 floor 來計算輸出形狀

形狀

• 輸入: $(N, C, L_{in})$ 或 $(C, L_{in})$.

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

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

示例:

>>> # 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)