MaxPooling1D（pool_size = 2， 步幅 = 2， 填充 = 'same'）用pytorch怎么写

在PyTorch中，可以使用`torch.nn.MaxPool1d()`实现1D最大池化操作。其中，`kernel_size`参数对应于`pool_size`，`stride`参数对应于`步幅`，`padding`参数对应于`填充`。因此，MaxPooling1D（pool_size = 2， 步幅 = 2， 填充 = 'same'）可以使用以下代码实现：

import torch.nn as nn

maxpool_layer = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)

其中，`padding`的默认值为0，所以可以不用指定。如果需要指定`padding`的值，可以将`padding`参数设置为所需值。