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mindspore.nn.AvgPool1d

class mindspore.nn.AvgPool1d(kernel_size=1, stride=1, pad_mode='valid')

对输入的多维数据进行一维平面上的平均池化运算。

在一个输入Tensor上应用1D average pooling，可被视为组成一个1D输入平面。

通常，输入的shape为 $(N_{in},C_{in},L_{in})$ ，AvgPool1d在 $(L_{in})$ 维度上输出区域平均值。 给定 kernel_size 为 $k$ 和 stride ，公式定义如下：

$$\text{output}(N_i,C_j,l)=\frac{1}{k}\sum _{n=0}^{k-1}\text{input}(N_i,C_j,stride\times l+n)$$

Note

pad_mode仅支持”same”和”valid”。

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) - 指定池化的填充方式，可选值为”same”或”valid”，不区分大小写。默认值：”valid”。

  • same - 输出的shape与输入整数 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。

输入：

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

输出：

shape为 $(N,C_{out},L_{out})$ 的Tensor。

异常：

• TypeError - kernel_size 或 stride 不是int。

• ValueError - pad_mode 既不是”valid”，也不是”same”，不区分大小写。

• ValueError - kernel_size 或 stride 小于1。

• ValueError - x 的shape长度不等于3。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> pool = nn.AvgPool1d(kernel_size=6, stride=1)
>>> x = Tensor(np.random.randint(0, 10, [1, 3, 6]), mindspore.float32)
>>> output = pool(x)
>>> result = output.shape
>>> print(result)
(1, 3, 1)