mindspore.ops.MaxPoolWithArgmaxV2

class mindspore.ops.MaxPoolWithArgmaxV2(kernel_size, strides=None, pads=0, dilation=(1, 1), ceil_mode=False, argmax_type=mstype.int64)

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 为 \((h_{ker}, w_{ker})\) 和 strides 为 \((s_0, s_1)\) ，运算如下：

\[\text{output}(N_i, C_j, h, w) = \max_{m=0, \ldots, h_{ker}-1} \max_{n=0, \ldots, w_{ker}-1} \text{input}(N_i, C_j, s_0 \times h + m, s_1 times\ w + n)\]

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

参数：

• kernel_size (Union[int, tuple[int]]) - 指定池化核尺寸大小。由一个整数或者两个整数组成的tuple，分别表示高和宽。

• strides (Union[int, tuple[int]]，可选) - 池化操作的移动步长。由一个整数或者两个整数组成的tuple，分别表示在高和宽方向上的移动步长。默认值： None 。表示取 kernel_size 的值。

• pads (Union[int, tuple[int]]，可选) - 池化操作的填充元素个数。由一个整数或者两个整数组成的tuple，分别表示在高和宽方向上的填充0的个数。默认值： 0 。

• dilation (Union[int, tuple[int]]，可选) - 控制池化核内元素的间距。由一个整数或者两个整数组成的tuple，分别表示在高和宽方向上的核内间距。默认值： (1, 1) 。

• ceil_mode (bool，可选) - 控制是否使用Ceil计算输出shape。默认值： False 。表示使用Floor计算输出。

• argmax_type (mindspore.dtype，可选) - 指定输出 argmax 的数据类型。默认值： mstype.int64 。【该参数在Ascend上不生效。】

输入：

• x (Tensor) - shape为 \((N_{in}, C_{in}, H_{in}, W_{in})\) 的Tensor。在CPU和GPU上，支持的数据类型包括：int8，int16，int32，int64，uint8，uint16，uint32，uint64，float16，float32和float64。在Ascend上，数据类型仅支持float16。

输出：

包含两个Tensor的tuple，分别表示最大值结果和最大值对应的索引。

• output (Tensor) - 输出池化后的最大值，shape为 \((N_{out}, C_{out}, H_{out}, W_{out})\)。其数据类型与 x 相同。

  \[H_{out} = \left\lfloor\frac{H_{in} + 2 * \text{pads[0]} - \text{dilation[0]} \times (\text{kernel_size[0]} - 1) - 1}{\text{strides[0]}} + 1\right\rfloor\]
  \[W_{out} = \left\lfloor\frac{W_{in} + 2 * \text{pads[1]} - \text{dilation[1]} \times (\text{kernel_size[1]} - 1) - 1}{\text{strides[1]}} + 1\right\rfloor\]

• argmax (Tensor) - 输出的最大值对应的索引。在CPU和GPU上，数据类型为int32或者int64。在Ascend上，数据类型为uint16。

异常：

• TypeError - x 不是Tensor。

• ValueError - x 的维度不是4D。

• TypeError - kernel_size 、 strides 、 pads 或者 dilation 即不是int也不是tuple。

• ValueError - kernel_size 、 strides 或者 dilation 的元素小于1。

• ValueError - pads 的元素值小于0。

• ValueError - pads 的元素值大于 kernel_size 的一半。

• ValueError - argmax_type 即不是mindspore.int64也不是mindspore.int32。

• TypeError - ceil_mode 不是bool。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor(np.arange(20 * 16 * 50 * 32).reshape((20, 16, 50, 32)), mindspore.float32)
>>> maxpool_arg_v2_op = ops.MaxPoolWithArgmaxV2(kernel_size=(3, 2), strides=(2, 1))
>>> output_tensor, argmax = maxpool_arg_v2_op(x)
>>> print(output_tensor.shape)
(20, 16, 24, 31)
>>> print(argmax.shape)
(20, 16, 24, 31)