LPPool1d

class torch.nn.modules.pooling.LPPool1d(norm_type, kernel_size, stride=None, ceil_mode=False)

对由多个输入平面组成的输入信号应用一维 p-范数平均池化。

在每个窗口上，计算的函数为

$$f(X) = \sqrt[p]{\sum_{x \in X} x^{p}}$$

• 当 p = $\infty$ 时，得到最大池化。

• 当 p = 1 时，得到求和池化（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_size （Union[int, tuple[int]]）– 一个整数，窗口的大小。

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

• ceil_mode (bool) – 当为 True 时，将使用 ceil 而不是 floor 来计算输出形状

形状

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

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

  $$L_{out} = \left\lfloor\frac{L_{in} - \text{kernel\_size}}{\text{stride}} + 1\right\rfloor$$

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)

forward(input)

执行前向传播。

返回类型

张量