torch.quantized_max_pool1d

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

对由多个输入平面组成的量化输入张量应用 1D 最大池化。

参数:

• 输入（张量）- 量化张量

• kernel_size（Python 整型列表）- 滑动窗口的大小

• stride（ list of int ，可选）- 滑动窗口的步长

• padding（ list of int ，可选）- 需要添加到两侧的填充，必须大于等于 0 且小于等于 kernel_size / 2

• 膨胀（ list of int ，可选）- 在滑动窗口内元素之间的步长，必须大于 0。默认为 1

• ceil_mode（布尔值，可选）- 如果为 True，将使用 ceil 而不是 floor 来计算输出形状。默认为 False。

返回值:

应用了 max_pool1d 的最大池化量化张量。

返回类型:

张量

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)