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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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- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 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.FractionalMaxPool3DWithFixedKsize

class mindspore.ops.FractionalMaxPool3DWithFixedKsize(ksize, output_shape, data_format='NCDHW')[源代码]

此运算对由多个输入平面组成的输入信号进行3D分数最大池化。最大池化操作在 $(k D, k H, k W)$ 区域中进行。其步长是随机的，大小由 output_shape 决定。

输出特征的数量等于输入平面的数量。

详细内容请参考论文 Fractional MaxPooling by Ben Graham 。

输入和输出的数据格式可以是”NCDHW”和”NDHWC”，N是批量大小，C是通道数，D是特征深度，H是特征高度，W是特征宽度。

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

参数：

ksize (Union[float, tuple]) - 池化窗口大小。可以是一个三元组，表示shape为 $(k_{D}, k_{H}, k_{W})$ ，或者是一个单独的 K 表示shape为 $(K, K, K)$ 。
output_shape (Union[int, tuple]) - 目标输出shape，可以是一个三元组，表示shape为 $(D_{o u t}, H_{o u t}, W_{o u t})$ ，或者是一个单独的 S 表示shape为 $(S, S, S)$ 。
data_format (str，可选) - 可选的数据格式值，当前支持 "NCDHW" 和 "NHDWC" ，默认为 "NCDHW" 。

输入：

x (Tensor) - 输入Tensor，是一个4-D或者5-D的Tensor。数据类型为：float16、float32、double、int32、int64。支持的shape $(N, C, D_{i n}, H_{i n}, W_{i n})$ 或者 $(N, D_{i n}, H_{i n}, W_{i n}, C)$ 。
random_samples (Tensor) - 随机步长，是一个3-D Tensor，数据类型为：float16、float32、double，值在(0, 1)之间。支持的shape为 $(N, C, 3)$ 。

输出：

y (Tensor) - 一个Tensor，与 x 具有相同的dtype，shape为 $(N, C, D_{o u t}, H_{o u t}, W_{o u t})$ 或者 $(N, D_{o u t}, H_{o u t}, W_{o u t}, C)$ 。
argmax (Tensor) - 一个Tensor，输出的索引值。与 y 具有相同的shape，dype为int32或者int64。

异常：

TypeError - 如果 input_x 不是一个4-D或者5-D的Tensor。
TypeError - 如果 random_samples 不是一个3-D的Tensor。
TypeError - 如果 x 的数据类型不是：float16、float32、double、int32、int64。
TypeError - 如果 random_samples 的数据类型不是：float16、float32、double。
TypeError - 如果 argmax 不是int32、int64。
ValueError - 如果 output_shape 不是一个元组，并且 output_shape 长度不是3。
ValueError - 如果 ksize 是一个元组，并且 ksize 长度不是3。
ValueError - 如果 output_shape 或者 ksize 中的数值不是正数。
ValueError - 如果 data_format 不是’NCDHW’，也不是’NDHWC’。
ValueError - 如果 input_x 和 random_samples 的第一维大小不相等。
ValueError - 如果 input_x and random_samples 的第二维大小不相等。
ValueError - 如果 random_samples 的第三维大小不是3。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> from mindspore import dtype as mstype
>>> x = Tensor(np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16])
...       .reshape([1, 1, 2, 2, 4]), mstype.float32)
>>> random_samples = Tensor(np.array([0.7, 0.7, 0.7]).reshape([1, 1, 3]), mstype.float32)
>>> ksize = (1, 1, 1)
>>> output_shape = (1, 1, 2)
>>> net = ops.FractionalMaxPool3DWithFixedKsize(ksize = ksize, output_shape = output_shape)
>>> output, argmax = net(x, random_samples)
>>> print(output)
[[[[[13. 16.]]]]]
>>> print(argmax)
[[[[[12 15]]]]]