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AdaptiveAvgPool1d(N)
对一个C*H*W的三维输入Tensor, 池化输出为C*H*N, 即按照H轴逐行对W轴平均池化
>>> a = torch.ones(2,3,4)
>>> a[0,1,2] = 0
>>>> a
tensor([[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 0., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],
[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]])
>>> nn.AdaptiveAvgPool1d(5)(a)
tensor([[[1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000],
[1.0000, 1.0000, 0.5000, 0.5000, 1.0000],
[1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000]],
[[1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000],
[1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000],
[1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000]]])
>>> nn.AdaptiveAvgPool1d(1)(a)
tensor([[[1.0000],
[0.7500],
[1.0000]],
[[1.0000],
[1.0000],
[1.0000]]])
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