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 \((N_{in}, C_{in}, D_{in}, H_{in}, W_{in})\) 的Tensor,输出 \((D_{in}, H_{in}, W_{in})\) 维上的区域最大值。给定 kernel_size\(ks = (d_{ker}, h_{ker}, w_{ker})\) 和 stride 为 \(s = (s_0, s_1, s_2)\),运算如下:

\[\text{output}(N_i, C_j, d, h, w) = \max_{l=0, \ldots, d_{ker}-1} \max_{m=0, \ldots, h_{ker}-1} \max_{n=0, \ldots, w_{ker}-1} \text{input}(N_i, C_j, s_0 \times d + l, s_1 \times h + m, s_2 \times w + n)\]
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""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 \((N, C, D_{in}, H_{in}, W_{in})\) 的Tensor。数据类型为float16或float32。

输出:

Tensor,shape为 \((N, C, D_{out}, H_{out}, W_{out})\) 。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:

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> 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)
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