用self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1))举个例子

这个例子是在PyTorch中使用卷积神经网络（CNN）时，特别是在处理动态输入大小的情况下的应用。`nn.AdaptiveAvgPool2d`是一个模块，它可以根据输入的高（height）和宽（width）自适应地计算平均池化层。这里`(None, 1)`表示宽度可以是任意值，高度固定为1，即沿宽度方向做全局平均池化。

例如，在一个图像分类模型中，如果我们的网络结构包含一个特征提取部分，我们可以这样做：

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 其他网络结构...
        self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1))

    def forward(self, x):
        feature_map = self.feature_extractor(x)   # 假设这是前几层的输出
        pooled_output = self.pool_h(feature_map)
        # 现在pooled_output的尺寸可能是batch_size * channels * 1 * 1，便于后续全连接层处理
        return pooled_output

# 实例化模型并传入数据
model = MyModel()
input_image = torch.randn(64, 3, 224, 224)
output = model(input_image)

在这个例子中，无论输入图片的宽度是多少，`pool_h`都会返回一个一维向量，这有助于减少模型对输入大小的依赖，提高其泛化能力。