AdaptiveMaxPool1D_cn.rst

AdaptiveMaxPool1D

.. py:function:: paddle.nn.AdaptiveMaxPool1D(output_size, return_mask=False, name=None)

根据输入 x , output_size 等参数对一个输入 Tensor 计算 1D 的自适应最大池化。输入和输出都是 3-D Tensor， 默认是以 NCL 格式表示的，其中 N 是 batch size, C 是通道数，L 是输入特征的长度。

计算公式如下：

lstart &= floor(i * L_{in} / L_{out})

lend &= ceil((i + 1) * L_{in} / L_{out})

Output(i) &= max(Input[lstart:lend])

参数

• output_size (int|list|tuple)：算子输出特征图的长度，其数据类型为 int,list 或 tuple。
• return_mask (bool，可选)：如果设置为 True，则会与输出一起返回最大值的索引，默认为 False。
• name (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为 None。

形状

• x (Tensor)：默认形状为（批大小，通道数，输出特征长度），即 NCL 格式的 3-D Tensor。其数据类型为 float32 或者 float64。
• output (Tensor)：默认形状为（批大小，通道数，输出特征长度），即 NCL 格式的 3-D Tensor。其数据类型与输入 x 相同。

返回

计算 AdaptiveMaxPool1D 的可调用对象

代码示例

COPY-FROM: paddle.nn.AdaptiveMaxPool1D