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mindspore.nn.LPPool1d

class mindspore.nn.LPPool1d(norm_type, kernel_size, stride=None, ceil_mode=False)

在一个输入Tensor上应用1D LP池化运算，可被视为组成一个1D输入平面。

通常，输入的shape为 $(N_{in},C_{in},L_{in})$ 或 $(C_{in},L_{in})$，输出的shape为 $(N_{out},C_{out},L_{out})$ 或 $(C_{out},L_{out})$，输出与输入的shape一致，公式如下：

$$f(X)=\sqrt[p]{\sum _{x\in X}{x}^p}$$

说明

该接口暂不支持Atlas A2 训练系列产品。

参数：

• norm_type (Union[int, float]) - 标准化类型，代表公式里的 $p$ ，不能为0，

  • 如果 p = 1，得到的结果为池化核内元素之和（与平均池化成比例）；

  • 如果 p = $\mathrm{\infty }$，得到的结果为最大池化的结果。

• kernel_size (int) - 池化核的尺寸大小。

• stride (int) - 池化操作的移动步长，数据类型为整型。如果值为 None ，则使用默认值 kernel_size。默认值： None 。

• 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 。

输入：

• x (Tensor) - shape为 $(N_{in},C_{in},L_{in})$ 或 $(C_{in},L_{in})$ 的Tensor。

输出：

• output - LPPool1d的计算结果，shape为 $(N_{out},C_{out},L_{out})$ 或 $(C_{out},L_{out})$ 的Tensor，与输入 x 的类型一致，其中：

$$L_{out}=\lfloor \frac{L_{in}-\text{kernel\_size}}{\text{stride}}+1\rfloor$$

异常：

• TypeError - x 不是Tensor。

• TypeError - kernel_size 或 stride 不是int。

• TypeError - ceil_mode 不是bool。

• TypeError - norm_type 不是float也不是int。

• ValueError - norm_type 等于0。

• ValueError - kernel_size 或 stride 小于1。

• ValueError - x 的shape长度不等于2或3。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore as ms
>>> import numpy as np
>>> a = ms.Tensor(np.arange(2 * 3 * 4).reshape((2, 3, 4)), dtype=ms.float32)
>>> net = ms.nn.LPPool1d(norm_type=1, kernel_size=3, stride=1)
>>> out = net(a)
>>> print(out)
[[[ 3.  6.]
  [15. 18.]
  [27. 30.]]
 [[39. 42.]
  [51. 54.]
  [63. 66.]]]