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LPPool1d#

class torch.nn.LPPool1d(norm_type, kernel_size, stride=None, ceil_mode=False)[source]#

Applies a 1D power-average pooling over an input signal composed of several input planes.

在每个窗口上,计算的函数为

f(X)=xXxppf(X) = \sqrt[p]{\sum_{x \in X} x^{p}}
  • 当 p = \infty 时,得到最大池化(Max Pooling)。

  • 当 p = 1 时,得到和池化(Sum Pooling)(与平均池化成正比)。

注意

如果求和的 p 次方为零,则该函数的梯度未定义。此实现将在这种情况下将梯度设置为零。

参数
  • kernel_sizeUnion[int, tuple[int]]) – 一个整数,窗口大小。

  • strideUnion[int, tuple[int]]) – 一个整数,窗口的步长。默认值为 kernel_size

  • ceil_modebool) – 为 True 时,将使用 ceil 而不是 floor 来计算输出形状。

形状
  • 输入:(N,C,Lin)(N, C, L_{in})(C,Lin)(C, L_{in})

  • 输出: (N,C,Lout)(N, C, L_{out})(C,Lout)(C, L_{out}),其中

    Lout=Linkernel_sizestride+1L_{out} = \left\lfloor\frac{L_{in} - \text{kernel\_size}}{\text{stride}} + 1\right\rfloor
示例:
>>> # power-2 pool of window of length 3, with stride 2.
>>> m = nn.LPPool1d(2, 3, stride=2)
>>> input = torch.randn(20, 16, 50)
>>> output = m(input)