快捷键

AdaptiveMaxPool1d ¬

class torch.nn.AdaptiveMaxPool1d(output_size, return_indices=False)[source][source] ¬

在由多个输入平面组成的输入信号上应用 1D 自适应最大池化。

输出大小为 LoutL_{out} ,对于任何输入大小。输出特征的数量等于输入平面的数量。

参数:
  • output_size(Union[int, tuple[int]])- 目标输出大小 LoutL_{out}

  • return_indices (bool) – 如果 True ,将返回索引和输出。用于传递给 nn.MaxUnpool1d。默认: False

形状:
  • 输入: (N,C,Lin)(N, C, L_{in})(C,Lin)(C, L_{in})

  • 输出: (N,C,Lout)(N, C, L_{out})(C,Lout)(C, L_{out}) ,其中 Lout=output_sizeL_{out}=\text{output\_size}

示例

>>> # target output size of 5
>>> m = nn.AdaptiveMaxPool1d(5)
>>> input = torch.randn(1, 64, 8)
>>> output = m(input)

© 版权所有 PyTorch 贡献者。

使用 Sphinx 构建,并使用 Read the Docs 提供的主题。

文档

PyTorch 的全面开发者文档

查看文档

教程

深入了解初学者和高级开发者的教程

查看教程

资源

查找开发资源并获得您的疑问解答

查看资源