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mindspore.ops.MaxPool

class mindspore.ops.MaxPool(kernel_size=1, strides=1, pad_mode='valid', data_format='NCHW')

对输入的多维数据进行二维的最大池化运算。

在一个输入Tensor上应用2D max pooling，可被视为2D输入平面。

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 $ks=(h_{ker},w_{ker})$ 和 stride $s=(s_0,s_1)$ ，运算如下：

$$\text{output}(N_i,C_j,h,w)=\underset{m=0,\dots ,h_{ker}-1}{max}\underset{n=0,\dots ,w_{ker}-1}{max}\text{input}(N_i,C_j,s_0\times h+m,s_1\times w+n)$$

参数：

• kernel_size (Union[int, tuple[int]]) - 指定池化核尺寸大小。由一个整数或者是两个整数组成的tuple，表示高和宽。默认值： 1 。

• strides (Union[int, tuple[int]]) - 池化操作的移动步长，由一个整数或者是两个整数组成的tuple，表示高和宽上的移动步长。默认值： 1 。

• pad_mode (str，可选) - 指定填充模式，填充值为0。可选值为 "same" 或 "valid"。默认值： "valid" 。

  • "same"：在输入的四周填充，使得当 stride 为 1 时，输入和输出的shape一致。待填充的量由算子内部计算，若为偶数，则均匀地填充在四周，若为奇数，多余的填充量将补充在底部/右侧。

  • "valid"：不对输入进行填充，返回输出可能的最大高度和宽度，不能构成一个完整stride的额外的像素将被丢弃。

• data_format (str) - 输入和输出的数据格式。可选值为 "NHWC" 或 "NCHW" 。默认值： "NCHW" 。

输入：

• x (Tensor) - shape为 $(N,C_{in},H_{in},W_{in})$ 的Tensor。 支持数据类型：

  • CPU：float16、float32、float64。

  • GPU/Ascend：float16、float32。

输出：

Tensor，shape为 $(N,C_{out},H_{out},W_{out})$ 。

异常：

• TypeError - kernel_size 或 strides 既不是int也不是tuple。

• ValueError - pad_mode 既不是 "valid" 也不是 "same" （不区分大小写）。

• ValueError - data_format 既不是 "NCHW" 也不是 "NHWC" 。

• ValueError - kernel_size 或 strides 小于1。

• ValueError - iput 的shape长度不等于4。

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 * 3 * 3 * 4).reshape((1, 3, 3, 4)), mindspore.float32)
>>> maxpool_op = ops.MaxPool(pad_mode="VALID", kernel_size=2, strides=1)
>>> output = maxpool_op(x)
>>> print(output)
[[[[ 5.  6.  7.]
   [ 9. 10. 11.]]
  [[17. 18. 19.]
   [21. 22. 23.]]
  [[29. 30. 31.]
   [33. 34. 35.]]]]