mindspore.ops.avg_pool2d
- mindspore.ops.avg_pool2d(input_x, kernel_size=1, stride=1, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=0)[源代码]
在输入Tensor上应用2D平均池化，输入Tensor可以看作是由一系列2D平面组成的。
一般地，输入的shape为 \((N_{in}, C_{in}, H_{in}, W_{in})\) ，输出 \((H_{in}, W_{in})\) 维度的区域平均值。给定 kernel_size 为 \((k_{h}, k_{w})\) 和 stride ，运算如下：
\[\text{output}(N_i, C_j, h, w) = \frac{1}{k_{h} * k_{w}} \sum_{m=0}^{k_{h}-1} \sum_{n=0}^{k_{w}-1} \text{input}(N_i, C_j, stride[0] \times h + m, stride[1] \times w + n)\]警告
kernel_size 取值为[1, 255]范围内的正整数，stride 的取值为[1, 63]范围内的正整数。
说明
该接口暂不支持Atlas A2 训练系列产品。
- 参数：
input_x (Tensor) - 输入shape为 \((N, C_{in}, H_{in}, W_{in})\) 的Tensor。
kernel_size (Union[int, tuple[int]]) - 指定池化核尺寸大小，可以是单个整数表示池化核高度和宽度，或者整数tuple分别表示池化核高度和宽度。默认值：
1。stride (Union[int, tuple[int]]) - 池化操作的移动步长，可以是单个整数表示高度和宽度方向的移动步长，或者整数tuple分别表示高度和宽度方向的移动步长。默认值：
1。padding (Union(int, tuple[int])) - 池化填充长度。可以是一个整数表示在上下左右方向的填充长度，或者包含四个整数的tuple，分别表示在上下左右方向的填充长度。默认值：
0。ceil_mode (bool) - 如果为
True，用ceil代替floor来计算输出的shape。默认值：False。count_include_pad (bool) - 如果为
True，平均计算将包括零填充。默认值：True。divisor_override (int) - 如果指定了该值，它将在平均计算中用作除数，否则将使用 kernel_size 作为除数。默认值：
0，表示未指定该值。
- 返回：
Tensor，shape为 \((N, C_{out}, H_{out}, W_{out})\) 。
- 异常：
TypeError - input_x 不是一个Tensor。
TypeError - kernel_size 或 stride 既不是int也不是tuple。
TypeError - ceil_mode 或 count_include_pad 不是bool。
TypeError - divisor_override 不是int。
ValueError - input_x 的shape长度不等于4。
ValueError - kernel_size 或 stride 小于1。
ValueError - kernel_size 或 stride 是长度不等于2的tuple。
ValueError - padding 不是int或者tuple的长度不等于4。
ValueError - padding 的值小于0。
- 支持平台：
AscendGPUCPU
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) >>> output = ops.avg_pool2d(x, kernel_size=2, stride=1) >>> print(output) [[[[ 2.5 3.5 4.5] [ 6.5 7.5 8.5]] [[14.5 15.5 16.5] [18.5 19.5 20.5]] [[26.5 27.5 28.5] [30.5 31.5 32.5]]]]