torch.nn.functional.avg_pool2d

torch.nn.functional.avg_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=None) → Tensor

在 $kH \times kW$ 區域上應用 2D 平均池化操作，步長為 $sH \times sW$。輸出特徵的數量等於輸入平面的數量。

有關詳細資訊和輸出形狀，請參閱 AvgPool2d。

引數

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

• kernel_size – 池化區域的大小。可以是單個數字、單元素元組或元組 (kH, kW)

• stride – 池化操作的步長。可以是單個數字、單元素元組或元組 (sH, sW)。預設為 kernel_size

• padding – 輸入兩側的隱式零填充。可以是單個數字、單元素元組或元組 (padH, padW)。應不超過有效核大小的一半，即 $((kernelSize - 1) * dilation + 1) / 2$。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