mindspore.ops.AvgPool3D
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.. py:class:: mindspore.ops.AvgPool3D(kernel_size=1, strides=1, pad_mode="valid", pad=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=0, data_format="NCDHW")

    对输入的多维数据进行三维的平均池化运算。

    一般，输入shape为 :math:`(N, C, D_{in}, H_{in}, W_{in})` ，AvgPool3D在 :math:`(D_{in}, H_{in}, W_{in})` 维度上输出区域平均值。给定 `kernel_size` 为 :math:`(kD,kH,kW)` 和 `stride` ，运算如下：

    .. warning::
        "kernel_size"在[1, 255]范围中。"strides"在[1, 63]范围中。

    .. math::
        \text{output}(N_i, C_j, d, h, w) =
        \frac{1}{kD * kH * kW} \sum_{l=0}^{kD-1} \sum_{m=0}^{kH-1} \sum_{n=0}^{kW-1}
        \text{input}(N_i, C_j, stride[0] \times d + l, stride[1] \times h + m, stride[2] \times w + n)

    **参数：**

    - **kernel_size** (Union[int, tuple[int]]) - 指定池化核尺寸大小，是一个整数，对应深度、高度和宽度，或者是含3个分别对应深度、高度和宽度整数的tuple。默认值：1。
    - **strides** (Union[int, tuple[int]]) - 池化操作的移动步长，是一个整数，对应移动深度、高度和宽度，或者是含3个分别表对应移动深度、高度和宽度整数的tuple。默认值：1。
    - **pad_mode** (str) - 指定池化填充模式，可选值有："same"、"valid"或"pad"。默认值："valid"。

      - **same** - 输出的深度、高度和宽度分别与输入整除 `stride` 后的值相同。
      - **valid** - 在不填充的前提下返回有效计算所得的输出。不满足计算的多余像素会被丢弃。
      - **pad** - 对输入进行填充。 在输入的深度、高度和宽度方向上填充 `pad` 大小的0。如果设置此模式， `pad` 必须大于或等于0。

    - **pad** (Union(int, tuple[int])) - 池化填充方式。默认值：0。如果 `pad` 是一个整数，则头部、尾部、顶部、底部、左边和右边的填充都是相同的，等于pad。如果 `pad` 是六个integer的tuple，则头部、尾部、顶部、底部、左边和右边的填充分别等于填充pad[0]、pad[1]、pad[2]、pad[3]、pad[4]和pad[5]。
    - **ceil_mode** (bool) - 是否使用ceil函数计算输出高度和宽度。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。
    - **divisor_override** (int) - 如果指定了该值，它将在平均计算中用作除数，否则将使用kernel_size作为除数。默认值：0。
    - **data_format** (str) - 输入和输出的数据格式。。目前仅支持'NCDHW'。默认值：'NCDHW'。

    **输入：**

    - **x** (Tensor) - shape为 :math:`(N, C, D_{in}, H_{in}, W_{in})` 的Tensor。数据类型为float16和float32。

    **输出：**

    Tensor，其shape为 :math:`(N, C, D_{out}, H_{out}, W_{out})` ，数据类型与 `x` 相同。

    **异常：**

    - **TypeError** - `kernel_size` 、 `strides` 或 `pad` 既不是int也不是tuple。
    - **TypeError** - `ceil_mode` 或 `count_include_pad` 不是bool。
    - **TypeError** - `pad_mode` 或 `data_format` 不是string。
    - **TypeError** - `divisor_override` 不是int。
    - **ValueError** - `kernel_size` 或 `strides` 中的数字不是正数。
    - **ValueError** - `kernel_size` 或 `strides` 是长度不等于3的tuple。
    - **ValueError** - `pad_mode` 不是'same'，'valid'，或'pad'。
    - **ValueError** - `pad` 是长度不等于6的tuple。
    - **ValueError** - `pad` 的元素小于0。
    - **ValueError** - `pad_mode` 不等于'pad'且 `pad` 不等于0或(0, 0, 0, 0, 0, 0)。
    - **ValueError** - `data_format` 不是'NCDHW'。