self.avgpool1d = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.avgpool2d = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))

`nn.AdaptiveAvgPool1d(1)` 和 `nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))` 是PyTorch库中的动态池化层，用于自适应地调整输入张量的空间维度，以适应不同的输入大小。这两个函数的主要作用是将输入特征图（feature maps）沿着指定的方向进行平均聚合，从而减小其空间维度到一个固定大小（这里是1x1）。

1. 对于 `self.avgpool1d = nn.AdaptiveAvgPool1d(1)`，它会对一维输入（通常是时间序列数据）进行逐元素的平均池化，结果会得到一个新的向量，长度为1，保留了原始数据的全局信息。

2. 对于 `self.avgpool2d = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))`，它适用于二维输入，如图像。这个函数会在每个通道上独立计算1x1区域的均值，因此即使输入图片的尺寸变化，输出也会保持一致的1x1大小，常用于提取特征图的全局描述符。

使用它们的示例：

# 假设我们有一个二维张量a作为输入
a = torch.rand(10, 3, 224, 224)  # (batch_size, channels, height, width)

# 对a进行1D和2D的自适应平均池化
avg_1d = self.avgpool1d(a)  # 输出形状：(batch_size, channels, 1)
avg_2d = self.avgpool2d(a)  # 输出形状：(batch_size, channels, 1, 1)