LPPool1d

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

對由多個輸入平面組成的輸入訊號應用一維 p-範數平均池化。

在每個視窗上，計算的函式為

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

• 當 p = $\infty$ 時，得到最大池化。

• 當 p = 1 時，得到求和池化（與平均池化成正比）。

注意

如果求和的 p 次方為零，則該函式的梯度未定義。此實現將在這種情況下將梯度設定為零。

引數

• kernel_size （Union[int, tuple[int]]）– 一個整數，視窗的大小。

• stride （Union[int, tuple[int]]）– 一個整數，視窗的步長。預設值為 kernel_size。

• ceil_mode (bool) – 當為 True 時，將使用 ceil 而不是 floor 來計算輸出形狀

形狀

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

• 輸出：$(N, C, L_{out})$ 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)

執行前向傳播。

返回型別

張量