torch.nn.functional.avg_pool1d

torch.nn.functional.avg_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True) → Tensor

Применяет 1D усредняющее пуллинг к входному сигналу, состоящему из нескольких входных плоскостей.

См. AvgPool1d для получения подробностей и формы выходных данных.

Параметры:

• input – входной тензор формы $(\text{minibatch} , \text{in\_channels} , iW)$
• kernel_size – размер окна. Может быть одним числом или кортежем (kW,)
• stride – шаг окна. Может быть одним числом или кортежем (sW,). Значение по умолчанию: kernel_size
• padding – неявное нулевое заполнение по обеим сторонам входа. Может быть одним числом или кортежем (padW,). Значение по умолчанию: 0
• ceil_mode – если True, будет использовать ceil вместо floor для вычисления формы выходных данных. Значение по умолчанию: False
• count_include_pad – если True, будет включать нулевое заполнение в вычисление усреднения. Значение по умолчанию: True

Примеры:

>>> # pool of square window of size=3, stride=2
>>> input = torch.tensor([[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]], dtype=torch.float32)
>>> F.avg_pool1d(input, kernel_size=3, stride=2)
tensor([[[ 2.,  4.,  6.]]])