AdaptiveMaxPool1d

class torch.nn.modules.pooling.AdaptiveMaxPool1d(output_size, return_indices=False) [исходный код]

Применяет адаптивную одномерную максимальную подвыборку к входному сигналу, состоящему из нескольких входных плоскостей.

Размер выходных данных равен $L_{out}$ для входных данных любого размера. Количество выходных признаков равно количеству входных плоскостей.

Параметры:

• output_size (int | tuple[int]) – целевой размер выходных данных $L_{out}$.
• return_indices (bool) – если True, вместе с выходными данными будут возвращены индексы. Полезно для передачи в nn.MaxUnpool1d. По умолчанию: False

Форма:

• Входные данные: $(N, C, L_{in})$ или $(C, L_{in})$.
• Выходные данные: $(N, C, L_{out})$ или $(C, L_{out})$, где $L_{out}=\text{output\_size}$.

Примеры

>>> # target output size of 5
>>> m = nn.AdaptiveMaxPool1d(5)
>>> input = torch.randn(1, 64, 8)
>>> output = m(input)

forward(input) [исходный код]

Выполняет прямой проход.