avg_pool2d

class torch.ao.nn.quantized.functional.avg_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=None)

在 $kH \times kW$ 区域上应用 2D 平均池化操作，步长为 $sH \times sW$ 。输出特征的数量等于输入平面的数量。

注意

输入量化参数会传播到输出。

有关详细信息和输出形状，请参阅 AvgPool2d。

参数

• input – 量化输入张量 $(\text{minibatch} , \text{in\_channels} , iH , iW)$

• kernel_size – 池化区域的大小。可以是单个数字或元组 (kH, kW)

• stride – 池化操作的步长。可以是单个数字或元组 (sH, sW)。默认为 kernel_size

• padding – 输入两侧的隐式零填充。可以是单个数字或元组 (padH, padW)。默认为 0

• ceil_mode – when True, will use ceil instead of floor in the formula to compute the output shape. Default: False

• count_include_pad – when True, will include the zero-padding in the averaging calculation. Default: True

• divisor_override – 如果指定，将用作除数，否则将使用池化区域的大小。默认为 None