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 1D 平均池化。

详细信息和输出形状请见 AvgPool1d 。

参数:

• input – 输入张量，形状为 $(\text{minibatch} , \text{in\_channels} , iW)$

• 核心大小 – 窗口大小。可以是单个数字或元组（kW，）

• 步长 – 窗口的步长。可以是单个数字或元组（sW，）。默认： kernel_size

• 填充 – 输入两侧的隐式零填充。可以是单个数字或元组（padW，）。默认：0

• ceil_mode – 当为 True 时，将使用 ceil 代替 floor 来计算输出形状。默认： False

• count_include_pad - 当为 True 时，将包括零填充在平均计算中。默认： 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.]]])