mindspore.mint.nn.AdaptiveAvgPool1d

class mindspore.mint.nn.AdaptiveAvgPool1d(output_size)

对由多个输入平面组成的输入信号应用1D自适应平均池化。

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

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

参数：

• output_size - 目标输出的size \(L_{out}\) 。

输入：

• input (Tensor) - 输入特征的shape为 \((N, C, L_{in})\) 或 \((C, L_{in})\) 。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> import numpy as np
>>> input = Tensor(np.array([[[2, 1, 2], [2, 3, 5]]]), mindspore.float16)
>>> net = mint.nn.AdaptiveAvgPool1d(3)
>>> output = net(input)
>>> print(output)
[[[2. 1. 2.]
  [2. 3. 5.]]]