adaptive_max_pool2d_cn.rst

adaptive_max_pool2d

.. py:function:: paddle.nn.functional.adaptive_max_pool2d(x, 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 2D 的自适应最大值池化。输入和输出都是 4-D Tensor， 默认是以 NCHW 格式表示的，其中 N 是 batch size, C 是通道数，H 是输入特征的高度，W 是输入特征的宽度。

Note

详细请参考对应的 Class 请参考：:ref:`cn_api_nn_AdaptiveMaxPool2D` 。

参数

• x (Tensor)：当前算子的输入，其是一个形状为 [N, C, H, W] 的 4-D Tensor。其中 N 是 batch size, C 是通道数，H 是输入特征的高度，W 是输入特征的宽度。其数据类型为 float32 或者 float64。
• output_size (int|list|tuple)：算子输出特征图的长度，其数据类型为 int 或 list，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。

返回

Tensor，输入 x 经过自适应池化计算得到的目标 4-D Tensor，其数据类型与输入相同。

代码示例

COPY-FROM: paddle.nn.functional.adaptive_max_pool2d