megengine.functional.nn.avg_pool2d¶

avg_pool2d(inp, kernel_size, stride=None, padding=0, mode='average_count_exclude_padding')[源代码]¶

对输入进行二维平均池化。

更多信息参见 AvgPool2d。

参数

inp (Tensor) – 输入tensor，shape：\((N, C, H_{\text{in}}, W_{\text{in}})\) 。
kernel_size (Union[int, Tuple[int, int]]) – 用于计算平均值的窗口 size。
stride (Union[int, Tuple[int, int], None]) – 窗口的stride。默认值：kernel_size。
padding (Union[int, Tuple[int, int]]) – 在两侧隐式的填充0。默认：0。
mode (str) – 计算平均值时是否包括填充值，设置为”average”将进行计数。默认：”average_count_exclude_padding”

返回类型

Tensor

返回

输出tensor，shape：\((N, C, H_{\text{out}}, W_{\text{out}})\) 。

实际案例

>>> import numpy as np
>>> inp = Tensor(np.arange(1 * 1 * 3 * 4).astype(np.float32).reshape(1, 1, 3, 4))
>>> F.avg_pool2d(inp, kernel_size=2, stride=2, padding=[1,0], mode="average")
    Tensor([[[[0.25 1.25]
     [6.5  8.5 ]]]], device=xpux:0)

megengine.functional.nn.sliding_window_transpose

megengine.functional.nn.max_pool2d