torch.nn.functional.max_pool1d

torch.nn.functional.max_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False)

对由多个输入平面组成的输入信号应用 1D 最大池化。

注意

ceil_mode 和 return_indices 的顺序与 MaxPool1d 中不同，并且在未来的版本中会发生改变。

详情请参阅 MaxPool1d。

参数

• input – 输入张量，形状为 $(\text{minibatch} , \text{in\_channels} , iW)$，minibatch 维度可选。

• kernel_size – 窗口的大小。可以是一个数字，也可以是元组 (kW,)

• stride – 窗口的步长。可以是一个数字，也可以是元组 (sW,)。默认为 kernel_size

• padding – Implicit negative infinity padding to be added on both sides, must be >= 0 and <= kernel_size / 2.

• dilation – The stride between elements within a sliding window, must be > 0.

• ceil_mode – 如果为 True，将使用 ceil 而不是 floor 来计算输出形状。这确保输入张量中的每个元素都被滑动窗口覆盖。

• return_indices – 如果为 True，则会返回最大值的索引。这对于后续的 torch.nn.functional.max_unpool1d 非常有用