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MaxPool1D_cn.rst

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MaxPool1D

根据输入 x ， kernel_size 等参数对一个输入 Tensor 计算 1D 的最大值池化。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。

假设输入形状是(N, C, L)，输出形状是 (N, C, L{out})，卷积核尺寸是 k, 1d 最大值池化计算公式如下：


Output(Ni, Ci, l) = max(Input[Ni, Ci, stride × l : stride × l + k])

参数

  • kernel_size (inttuple) - 池化核的尺寸大小。如果 kernel_size 为 list 或 tuple 类型，其必须包含一个整数，最终池化核的大小为该数值。
  • stride (inttuple，可选) - 池化操作步长。如果 stride 为 list 或 tuple 类型，其必须包含一个整数，最终池化操作的步长为该数值。默认值为 None，这时会使用 kernel_size 作为 stride。
  • padding (strlist|tuple，可选) - 池化补零的方式。如果 padding 是一个字符串，则必须为 SAME 或者 VALID。如果是 turple 或者 list 类型，则应是 [pad_left, pad_right] 形式。如果 padding 是一个非 0 值，那么表示会在输入的两端都 padding 上同样长度的 0。
  • return_mask (bool，可选) - 是否返回最大值的索引，默认为 False。
  • ceil_mode (bool，可选) - 是否用 ceil 函数计算输出的 height 和 width，如果设置为 False，则使用 floor 函数来计算，默认为 False。
  • 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，长度），即 NCL 格式的 3-D Tensor。其数据类型为 float32 或 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 MaxPool1D 的可调用对象。

代码示例

COPY-FROM: paddle.nn.MaxPool1D