mindspore.nn.AvgPool1d ======================= .. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/master/resource/_static/logo_source.svg :target: https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.AvgPool1d.rst :alt: 查看源文件 .. py:class:: mindspore.nn.AvgPool1d(kernel_size=1, stride=1, pad_mode="valid", padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True) 在一个输入Tensor上应用1D平均池化运算,可被视为组成一个1D输入平面。 通常,输入的shape为 :math:`(N_{in}, C_{in}, L_{in})` ,AvgPool1d在 :math:`(L_{in})` 维度上输出区域平均值。 给定 `kernel_size` 为 :math:`l_{ker}` , `stride` 为 :math:`s_0` ,公式定义如下: .. math:: \text{output}(N_i, C_j, l) = \frac{1}{l_{ker}} \sum_{n=0}^{l_{ker}-1} \text{input}(N_i, C_j, s_0 \times l + n) 参数: - **kernel_size** (int) - 指定池化核尺寸大小,数据类型为整型。默认值: ``1`` 。 - **stride** (int) - 池化操作的移动步长,数据类型为整型。默认值: ``1`` 。 - **pad_mode** (str,可选) - 指定填充模式,填充值为0。可选值为 ``"same"`` , ``"valid"`` 或 ``"pad"`` 。默认值: ``"valid"`` 。 - ``"same"``:在输入的两端填充,使得当 `stride` 为 ``1`` 时,输入和输出的shape一致。待填充的量由算子内部计算,若为偶数,则均匀地填充在四周,若为奇数,多余的填充量将补充在右端。如果设置了此模式, `padding` 必须为0。 - ``"valid"``:不对输入进行填充,返回输出可能的最大长度,不能构成一个完整stride的额外的像素将被丢弃。如果设置了此模式, `padding` 必须为0。 - ``"pad"``:对输入填充指定的量。在这种模式下,填充的量由 `padding` 参数指定。如果设置此模式, `padding` 必须大于或等于0。 - **padding** (Union(int, tuple[int], list[int])) - 池化填充值,只有 `pad` 模式才能设置为非0。默认值: ``0`` 。 `padding` 只能是一个整数或者包含一个整数的tuple/list,设定后,则会在输入的左边和右边填充 `padding` 次或者 `padding[0]` 次。 - **ceil_mode** (bool) - 若为 ``True`` ,使用ceil来计算输出shape。若为 ``False`` ,使用floor来计算输出shape。默认值: ``False`` 。 - **count_include_pad** (bool) - 如果为 ``True`` ,平均计算将包括零填充。默认值: ``True`` 。 输入: - **x** (Tensor) - shape为 :math:`(N, C_{in}, L_{in})` 或 :math:`(C_{in}, L_{in})` 的Tensor。 输出: shape为 :math:`(N, C_{out}, L_{out})` 或 :math:`(C_{out}, L_{out})` 的Tensor。 其中,如果 `pad_mode` 为 `pad` 模式时,输出的shape计算公式如下: .. math:: L_{out} = \left\lfloor \frac{L_{in} + 2 \times \text{padding} - \text{kernel_size}}{\text{stride}} + 1\right\rfloor 异常: - **TypeError** - `kernel_size` 或 `stride` 不是int。 - **ValueError** - `pad_mode` 既不是"valid",也不是"same" 或者 "pad",不区分大小写。 - **ValueError** - `kernel_size` 或 `stride` 小于1。 - **ValueError** - `padding` 为tuple/list时长度不为1。 - **ValueError** - `x` 的shape长度不等于2或3。 - **ValueError** - `pad_mode` 不为 "pad" 的时候 `padding` 为非0。