avg_pool3d

class torch.ao.nn.quantized.functional.avg_pool3d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=None)

在 $kD \ times kH \times kW$ 區域上應用 3D 平均池化操作，步長為 $sD \times sH \times sW$ 步。輸出特徵的數量等於輸入平面的數量。

注意

輸入量化引數會傳播到輸出。

引數

• input – 量化輸入張量，形狀為 $(\text{minibatch} , \text{in\_channels} , iH , iW)$

• kernel_size – 池化區域的大小。可以是一個數字或一個元組 (kD, kH, kW)

• stride – 池化操作的步長。可以是一個數字或一個元組 (sD, sH, sW)。預設為 kernel_size

• padding – 輸入兩側的隱式零填充。可以是一個數字或一個元組 (padD, padH, padW)。預設為 0

• ceil_mode – when True, will use ceil instead of floor in the formula to compute the output shape. Default: False

• count_include_pad – when True, will include the zero-padding in the averaging calculation. Default: True

• divisor_override – 如果指定，將用作除數，否則將使用池化區域的大小。預設為 None