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- 易用性:

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- 逻辑不清晰,该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误,无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.ops.MaxPool3D

class mindspore.ops.MaxPool3D(kernel_size=1, strides=1, pad_mode='VALID', pad_list=0, ceil_mode=None, data_format='NCDHW')[源代码]

对输入的多维数据进行三维的最大池化运算。

一般,输入shape为 (Nin,Cin,Din,Hin,Win) 的Tensor,输出 (Din,Hin,Win) 维上的区域最大值。给定 kernel_size(kD,kH,kW)stride ,运算如下:

output(Ni,Cj,d,h,w)=maxl=0,,kD1maxm=0,,kH1maxn=0,,kW1input(Ni,Cj,stride[0]×d+l,stride[1]×h+m,stride[2]×w+n)
参数:
  • kernel_size (Union[int, tuple[int]]) - 指定池化核尺寸大小。整数类型,表示池化核深度、高和宽,或者是三个整数组成的元组,表示深、高和宽。默认值:1。

  • strides (Union[int, tuple[int]]) - 池化操作的移动步长,整数类型,表示深、高和宽的移动步长,或者是三个整数组成的元组,表示深、高和宽移动步长。默认值:1。

  • pad_mode (str) - 指定池化填充模式,可选值有:”same”、”valid”或”pad”。默认值:”valid”。

    • same:输出的宽度于输入整数 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。

    • 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_list 必须大于或等于0。

  • pad_list (Union(int, tuple[int])) - 池化填充方式。默认值:0。如果 pad 是一个整数,则头尾部、顶部,底部,左边和右边的填充都是相同的,等于 pad 。如果 pad 是六个整数的tuple,则头尾部、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 (Union[bool, None]) - 是否使用ceil函数计算输出高度和宽度。默认值:None。

  • 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 (N,C,Din,Hin,Win) 的Tensor。数据类型为float16或float32。

输出:

Tensor,shape为 (N,C,Dout,Hout,Wout) 。数据类型与 x 相同。

异常:
  • TypeError - kernel_sizestrides 既不是int也不是元组。

  • TypeError - pad_modedata_format 不是str。

  • ValueError - kernel_sizestrides 不是正数。

  • ValueError - pad_mode 不是’same’,’valid’,或’pad’。

  • ValueError - pad_mode 取值为’same’或’valid’, ceil_mode 取值不是None。

  • ValueError - kernel_sizestrides 是长度不等于3的元组。

  • ValueError - data_format 不是’NCDHW’。

支持平台:

Ascend GPU CPU

样例:

>>> x = Tensor(np.arange(1 * 2 * 2 * 2 * 3).reshape((1, 2, 2, 2, 3)), mindspore.float32)
>>> max_pool3d = ops.MaxPool3D(kernel_size=2, strides=1, pad_mode="valid")
>>> output = max_pool3d(x)
>>> print(output)
[[[[[10. 11.]]]
  [[[22. 23.]]]]]