mindspore.ops.MaxPoolWithArgmax

class mindspore.ops.MaxPoolWithArgmax(kernel_size=1, strides=1, pad_mode='valid', data_format='NCHW')[源代码]

对输入Tensor执行最大池化运算,并返回最大值和索引。

通常,输入的shape为 \((N_{in}, C_{in}, H_{in}, W_{in})\) ,MaxPool在 \((H_{in}, W_{in})\) 维度输出区域最大值。 给定 kernel_size\((kH, kW)\)stride ,运算如下:

\[\begin{split}\text{output}(N_i, C_j, h, w) = \max_{m=0, \ldots, kH-1} \max_{n=0, \ldots, kW-1}\\ \text{input}(N_i, C_j, stride[0] \times h + m, stride[1] \times w + n)\end{split}\]

参数:

  • kernel_size (Union[int, tuple[int]]) - 指定池化核尺寸大小。由一个整数或者是两个整数组成的tuple,表示高和宽。默认值:1。

  • strides (Union[int, tuple[int]]) - 池化操作的移动步长,由一个整数或者是两个整数组成的tuple,表示高和宽移动步长。默认值:1。

  • pad_mode (str) - 指定池化填充模式,可选值是’same’或’valid’,不区分大小写。默认值:’valid’。

    • same - 输出的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。

  • data_format (str):输入和输出的数据格式。可选值为’NHWC’或’NCHW’。默认值:’NCHW’。

输入:

  • x (Tensor) - shape为 \((N, C_{in}, H_{in}, W_{in})\) 的Tensor。数据类型必须为float16或float32。

输出:

两个Tensor组成的tuple,表示最大池化结果和生成最大值的位置。

  • output (Tensor) - 输出最大池结果,shape为 \((N, C_{out}, H_{out}, W_{out})\) 。其数据类型与 x 的相同。

  • mask (Tensor) - 输出最大值索引。数据类型为int32。

异常:

  • TypeError - x 的数据类型既不是float16也不是float32。

  • TypeError - kernel_sizestrides 既不是int也不是tuple。

  • TypeError - x 不是Tensor。

支持平台:

Ascend GPU CPU

样例:

>>> x = Tensor(np.arange(1 * 3 * 3 * 4).reshape((1, 3, 3, 4)), mindspore.float32)
>>> maxpool_arg_op = ops.MaxPoolWithArgmax(pad_mode="VALID", kernel_size=2, strides=1)
>>> output_tensor, argmax = maxpool_arg_op(x)
>>> print(output_tensor)
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   [33. 34. 35.]]]]