Pytorch没有对全局平均（最大）池化单独封装为一层。需要自己实现。下面有两种简单的实现方式。使用torch.max_pool1d()定义一个网络

PyTorch确实没有直接提供全局平均池化（Global Average Pooling, GAP）或全局最大池化（Global Max Pooling, GMP）作为独立的预定义层，因为它们通常是通过在卷积层之后应用窗口大小等于输入维度的操作来实现的。如果你想手动实现，可以参考以下两种基本的方式：

1. **全局平均池化**:

def global_avg_pool(input_tensor, dim=1):
    return input_tensor.mean(dim, keepdim=True)

# 使用示例
output = global_avg_pool(feature_map)

这里`feature_map`是输入张量，`dim`通常设置为1（表示按宽度方向计算），`keepdim=True`是为了保持输出形状与原特征图一致，只在池化维度上减小尺寸。

2. **全局最大池化**:

def global_max_pool(input_tensor, dim=1):
    _, max_values = torch.max(input_tensor, dim, keepdim=True)
    return max_values

# 使用示例
output = global_max_pool(feature_map)

同样地，`torch.max()`函数会返回每个通道的最大值，并保留维度以便后续处理。

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pytorch实现一维全局平均池化

PyTorch中实现一维全局平均池化（1D Global Average Pooling，GAP）通常用于卷积神经网络（CNN）的最后阶段，以便从输入序列中获得全局特征表示，而不会丢失任何信息。这个操作可以减少模型的参数数量，提高计算效率，并帮助模型对输入长度变化具有不变性。

以下是一个简单的例子，展示如何使用PyTorch的`nn`模块中的`AdaptiveAvgPool1d`来实现1D全局平均池化：

import torch
import torch.nn as nn

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv_layer = nn.Conv1d(in_channels=channels, out_channels=num_filters, kernel_size=kernel_size)
        # 使用 AdaptiveAvgPool1d 来执行全局平均池化
        self.global_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1)  # 输出维度为1，因为是全局平均

    def forward(self, x):
        x = self.conv_layer(x)  # 先做卷积操作
        x = self.global_avg_pool(x)  # 应用全局平均池化
        return x.view(-1)  # 将结果展平，以便后续全连接层处理

在上述代码中，`conv_layer`是卷积层，`global_avg_pool`是全局平均池化层。`forward`方法中，先进行卷积操作，然后将特征图传递给`global_avg_pool`，得到每个通道的全局平均值，最后将所有通道的平均值展平。

pytorch实现全局平均池化

PyTorch 中的全局平均池化（Global Average Pooling, GMP）是一种常用的神经网络层，特别是在卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）中，它用于对特征图进行降维并提取全局特征，不依赖于输入的大小。这种操作通常在全连接层之前使用，以减少模型中的参数数量，提高计算效率，并使模型对输入尺寸的变化不敏感。

在 PyTorch 中，全局平均池化可以通过 `nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)` 或 `nn.MaxPool2d(kernel_size=None, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)` 来实现，其中 `output_size` 参数设置为 `(1, 1)` 即可实现全局池化。

以下是一个简单的例子：

import torch
import torch.nn as nn

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        # 假设这里有一个卷积层或池化层
        self.conv_or_pool = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size)
        
        # 添加全局平均池化层
        self.global_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))

    def forward(self, x):
        # 先进行常规的前向传播
        x = self.conv_or_pool(x)
        # 然后执行全局平均池化
        x = self.global_avg_pool(x)
        # 减少了维度，可以直接展平作为全连接层的输入
        x = x.view(-1)  # flatten the tensor
        return x