AdaptiveMaxPool1d

class torch.nn.AdaptiveMaxPool1d(output_size, return_indices=False)

对由多个输入平面组成的输入信号应用 1D 自适应最大池化。

对于任何输入大小，输出大小均为 $L_{out}$。输出特征的数量等于输入通道的数量。

参数

• output_size (Union[int, tuple[int]]) – 目标输出大小 $L_{out}$。

• return_indices (bool) – 如果为 True，则会返回包含输出的索引。可用于传递给 nn.MaxUnpool1d。默认为 False。

形状

• 输入：$(N, C, L_{in})$ 或 $(C, L_{in})$。

• 输出：$(N, C, L_{out})$ 或 $(C, L_{out})$，其中 $L_{out}=\text{output\_size}$。

示例

>>> # target output size of 5
>>> m = nn.AdaptiveMaxPool1d(5)
>>> input = torch.randn(1, 64, 8)
>>> output = m(input)

forward(input)

执行前向传播。