AvgPool3D

paddle.nn. AvgPool3D ( kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, exclusive=True, divisor_override=None, data_format='NCDHW', name=None ) [源代码]

构建 AvgPool3D 类的一个可调用对象，其将构建一个二维平均池化层，根据输入参数 kernel_size, stride, padding 等参数对输入做平均池化操作。

例如：

输入：

X 形状：\(\left ( N,C, D_{in}, H_{in},W_{in} \right )\)

属性：

kernel_size: \([KD, KH, KW]\) stride: \(stride\)

输出：

Out 形状：\(\left ( N,C, D_{in}, H_{out},W_{out} \right )\)

\[\begin{split}\text{out}(N_i, C_j, d, h, w) ={} & \sum_{k=0}^{kD-1} \sum_{m=0}^{kH-1} \sum_{n=0}^{kW-1} \\ & \frac{\text{input}(N_i, C_j, \text{stride}[0] \times d + k, \text{stride}[1] \times h + m, \text{stride}[2] \times w + n)} {kD \times kH \times kW}\end{split}\]

参数

  • kernel_size (int|list|tuple)：池化核大小。如果它是一个元组或列表，它必须包含三个整数值，(pool_size_Depth, pool_size_Height, pool_size_Width)。若为一个整数，则表示 D，H 和 W 维度上均为该值，比如若 pool_size=2，则池化核大小为[2,2,2]。

  • stride (int|list|tuple，可选)：池化层的步长。如果它是一个元组或列表，它将包含两个整数，(pool_stride_Height, pool_stride_Width)。若为一个整数，则表示 H 和 W 维度上 stride 均为该值。默认值为 None，这时会使用 kernel_size 作为 stride。

  • padding (str|int|list|tuple，可选) 池化填充。如果它是一个元组或列表，它可以有 3 种格式：(1)包含 3 个整数值：[pad_depth, pad_height, pad_width]；(2)包含 6 个整数值：[pad_depth_front, pad_depth_back, pad_height_top, pad_height_bottom, pad_width_left, pad_width_right]；(3)包含 5 个二元组：当 data_format 为"NCDHW"时为[[0,0], [0,0], [pad_depth_front, pad_depth_back], [pad_height_top, pad_height_bottom], [pad_width_left, pad_width_right]]，当 data_format 为"NDHWC"时为[[0,0], [pad_depth_front, pad_depth_back], [pad_height_top, pad_height_bottom], [pad_width_left, pad_width_right], [0,0]]。若为一个整数，则表示 D、H 和 W 维度上均为该值。默认值：0。

  • ceil_mode (bool，可选)：是否用 ceil 函数计算输出高度和宽度。如果是 True，则使用 ceil 计算输出形状的大小。默认为 False

  • exclusive (bool，可选)：是否在平均池化模式忽略填充值，默认是 True。

  • divisor_override (int|float，可选)：如果指定，它将用作除数，否则根据`kernel_size`计算除数。默认`None`。

  • data_format (str，可选)：输入和输出的数据格式，可以是"NCDHW"和"NDHWC"。N 是批尺寸，C 是通道数，D 是特征深度，H 是特征高度，W 是特征宽度。默认值："NDCHW"。

  • name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

形状

  • x (Tensor)：默认形状为（批大小，通道数，长度，高度，宽度），即 NCDHW 格式的 5-D Tensor。其数据类型为 float16, float32, float64, int32 或 int64。

  • output (Tensor)：默认形状为（批大小，通道数，输出特征长度，输出特征高度，输出特征宽度），即 NCDHW 格式的 5-D Tensor。其数据类型与输入相同。

返回

计算 AvgPool3D 的可调用对象

代码示例

>>> import paddle
>>> import paddle.nn as nn

>>> # avg pool3d
>>> input = paddle.uniform([1, 2, 3, 32, 32], dtype="float32", min=-1, max=1)
>>> AvgPool3D = nn.AvgPool3D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
>>> output = AvgPool3D(input)
>>> print(output.shape)
[1, 2, 1, 16, 16]

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