if has_torch_function_unary(input): return handle_torch_function(adaptive_avg_pool2d, (input,), input, output_size) _output_size = _list_with_default(output_size, input.size()) return torch._C._nn.adaptive_avg_pool2d(input, _output_size)

这是一个 PyTorch 中的函数 `adaptive_avg_pool2d` 的实现代码片段。该函数可以对输入的 2D 张量进行自适应平均池化操作，即输出的张量大小可以根据指定的输出大小进行调整。

首先，该函数判断输入是否有 `torch_function` 方法，即是否可以通过调用 `input.adaptive_avg_pool2d(*args, **kwargs)` 进行操作。如果有，就调用 `handle_torch_function` 函数进行处理。否则，它会将输出大小 `_output_size` 初始化为指定的大小，或者默认为输入大小。最后，它调用 PyTorch C++ 实现的 `torch._C._nn.adaptive_avg_pool2d` 函数进行操作，并返回结果。

相关问题

def adaptive_avg_pool2d(input, output_size): # type: (Tensor, BroadcastingList2[int]) -> Tensor r""" Applies a 2D adaptive average pooling over an input signal composed of several input planes. See :class:`~torch.nn.AdaptiveAvgPool2d` for details and output shape. Args: output_size: the target output size (single integer or double-integer tuple) """ if has_torch_function_unary(input): return handle_torch_function(adaptive_avg_pool2d, (input,), input, output_size) _output_size = _list_with_default(output_size, input.size()) return torch._C._nn.adaptive_avg_pool2d(input, _output_size)

这段代码定义了一个函数`adaptive_avg_pool2d`，它的作用是对输入的二维信号进行自适应平均池化操作，得到指定输出尺寸的输出信号。具体来说，该函数通过调用PyTorch C++扩展库中的`torch._C._nn.adaptive_avg_pool2d`函数实现。

该函数的参数包括输入信号`input`和目标输出尺寸`output_size`。其中，`input`是一个`Tensor`类型的变量，表示输入的二维信号，`output_size`是一个整数或长度为2的整数列表，表示期望的输出尺寸。

该函数首先会判断`input`是否支持通过`torch.autograd.Function`进行自动求导，如果支持，则调用`handle_torch_function`函数处理。接着，函数会根据`output_size`的类型，将其转换为长度为2的整数列表`_output_size`。最后，函数调用`torch._C._nn.adaptive_avg_pool2d`函数对`input`进行自适应平均池化操作，并返回池化后的结果。

has_torch_function_variadic 函数

`has_torch_function_variadic` 函数是 PyTorch 中一个用于判断是否存在可变参数版本的 `torch.Function` 的函数。具体来说， `torch.Function` 是一种可以被自动微分的操作（比如加法、乘法等），而 `has_torch_function_variadic` 函数则用于判断该操作是否存在可变参数版本。

该函数的定义如下：

template <typename F, typename... Args>
constexpr bool has_torch_function_variadic_v =
    detail::has_torch_function_variadic_impl<F, Args...>::value;

其中，`F` 表示要判断的操作，`Args...` 则表示该操作的参数列表。函数返回值为 `bool` 类型，表示该操作是否存在可变参数版本。

该函数的使用方法如下：

if constexpr (torch::has_torch_function_variadic_v<torch::addmm_out, Tensor&, const Tensor&, const Tensor&, const Tensor&, const Scalar&>) {
  torch::autograd::profiler::RecordFunction record("addmm_out");
  return torch::addmm_out(result, mat, mat2, vec, beta, alpha);
} else {
  torch::autograd::profiler::RecordFunction record("addmm");
  result = beta * result + alpha * mat.mm(mat2);
  result.add_(vec);
  return result;
}

上述代码中，首先使用 `has_torch_function_variadic_v` 函数判断 `addmm_out` 函数是否存在可变参数版本，如果存在，则调用该函数并返回结果；否则，使用普通的方式计算结果。