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

在一個由若干輸入平面組成的輸入訊號上應用一維平均池化。

詳見 AvgPool1d，瞭解詳細資訊和輸出形狀。

引數

• input – 輸入張量，形狀為 $(\text{minibatch} , \text{in\_channels} , iW)$

• kernel_size – 視窗的大小。可以是單個數字或元組 (kW,)

• stride – 視窗的步長。可以是單個數字或元組 (sW,)。預設值：kernel_size

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

• ceil_mode – 當為 True 時，將使用 ceil 而不是 floor 計算輸出形狀。預設值：False

• count_include_pad – 當為 True 時，將在平均計算中包含零填充。預設值：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.]]])