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AvgPool2D_cn.rst

File metadata and controls

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Raw

AvgPool2D

构建 AvgPool2D 类的一个可调用对象，其将构建一个二维平均池化层，根据输入参数 kernel_size, stride, padding 等参数对输入做平均池化操作。

例如：

输入：

X 形状：(N,C,Hin,Win)

属性：

kernel_size: ksize stride: stride

输出：

Out 形状：(N,C,Hout,Wout)

$$out(N_i, C_j, h, w) = \frac{1}{ksize[0] * ksize[1]} \sum_{m=0}^{ksize[0]-1} \sum_{n=0}^{ksize[1]-1} input(N_i, C_j, stride[0] \times h + m, stride[1] \times w + n)$$

参数

  • kernel_size (inttuple)：池化核大小。如果它是一个元组或列表，它必须包含两个整数值，(pool_size_Height, pool_size_Width)。若为一个整数，则它的平方值将作为池化核大小，比如若 pool_size=2，则池化核大小为 2x2。
  • stride (inttuple，可选)：池化层的步长。如果它是一个元组或列表，它将包含两个整数，(pool_stride_Height, pool_stride_Width)。若为一个整数，则表示 H 和 W 维度上 stride 均为该值。默认值为 None，这时会使用 kernel_size 作为 stride。
  • padding (strlist|tuple，可选) 池化填充。如果它是一个字符串，可以是"VALID"或者"SAME"，表示填充算法，计算细节可参考上述 pool_padding = "SAME"或 pool_padding = "VALID" 时的计算公式。如果它是一个元组或列表，它可以有 3 种格式：(1)包含 2 个整数值：[pad_height, pad_width]；(2)包含 4 个整数值：[pad_height_top, pad_height_bottom, pad_width_left, pad_width_right]；(3)包含 4 个二元组：当 data_format 为"NCHW"时为 [[0,0], [0,0], [pad_height_top, pad_height_bottom], [pad_width_left, pad_width_right]]，当 data_format 为"NHWC"时为[[0,0], [pad_height_top, pad_height_bottom], [pad_width_left, pad_width_right], [0,0]]。若为一个整数，则表示 H 和 W 维度上均为该值。默认值：0。
  • ceil_mode (bool，可选)：是否用 ceil 函数计算输出高度和宽度。如果是 True，则使用 ceil 计算输出形状的大小。默认为 False。
  • exclusive (bool，可选)：是否在平均池化模式忽略填充值，默认是 True。
  • divisor_override (int|float，可选)：如果指定，它将用作除数，否则根据`kernel_size`计算除数。默认`None`。
  • data_format (str，可选)：输入和输出的数据格式，可以是"NCHW"和"NHWC"。N 是批尺寸，C 是通道数，H 是特征高度，W 是特征宽度。默认值："NCHW"
  • name (str，可选) - 具体用法请参见 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，高度，宽度），即 NCHW 格式的 4-D Tensor。其数据类型为 float16, float32, float64, int32 或 int64。
  • output (Tensor)：默认形状为（批大小，通道数，输出特征高度，输出特征宽度），即 NCHW 格式的 4-D Tensor。其数据类型与输入相同。

返回

计算 AvgPool2D 的可调用对象

代码示例

COPY-FROM: paddle.nn.AvgPool2D