torch.quantized_max_pool1d

torch.quantized_max_pool1d(input, kernel_size, stride=[], padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) → Tensor

對由多個輸入平面組成的輸入量化張量應用一維最大池化。

引數

• input (Tensor) – 量化張量

• kernel_size (list of int) – 滑動視窗的大小

• stride (list of int, optional) – 滑動視窗的步幅

• padding (list of int, optional) – 兩側要新增的填充大小，必須 >= 0 且 <= kernel_size / 2

• dilation (list of int, optional) – 滑動視窗內元素之間的步幅，必須 > 0。預設為 1

• ceil_mode (bool, optional) – 如果為 True，將使用 ceil 代替 floor 來計算輸出形狀。預設為 False。

返回

應用 max_pool1d 後的量化張量。

返回型別

Tensor

示例

>>> qx = torch.quantize_per_tensor(torch.rand(2, 2), 1.5, 3, torch.quint8)
>>> torch.quantized_max_pool1d(qx, [2])
tensor([[0.0000],
        [1.5000]], size=(2, 1), dtype=torch.quint8,
    quantization_scheme=torch.per_tensor_affine, scale=1.5, zero_point=3)