AvgPool1d的输入输出、
时间: 2023-10-11 16:12:20 浏览: 43
输入:一个形状为(batch_size, channel, length)的三维张量。
输出:一个形状为(batch_size, channel, 1)的三维张量。
AvgPool1d是一种一维平均池化层,用于对输入的时间序列数据进行下采样。它的作用是将每个通道上的时间步取平均值,从而减少时间序列的长度。
相关问题
nn.AvgPool1d用法
nn.AvgPool1d是PyTorch中的一个函数,用于对一维输入进行平均池化操作。它的用法如下:
```python
import torch.nn as nn
avg_pool = nn.AvgPool1d(kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True)
```
其中,kernel_size表示池化核的大小,stride表示步长,padding表示填充大小,ceil_mode表示是否向上取整,count_include_pad表示是否包括填充值。
例如,如果我们想对一个长度为10的一维向量进行大小为2的平均池化操作,可以这样写:
```python
import torch
x = torch.randn(1, 1, 10) # 输入数据,大小为[batch_size, channels, length]
avg_pool = nn.AvgPool1d(kernel_size=2)
y = avg_pool(x)
print(y.shape) # 输出大小为[1, 1, 5]
```
这里我们将输入数据的大小设置为[1, 1, 10],表示batch_size为1,通道数为1,长度为10。然后定义了一个大小为2的平均池化操作,对输入数据进行池化,得到输出大小为[1, 1, 5]的结果。
tf.keras.layers.AvgPool1D
`tf.keras.layers.AvgPool1D`是TensorFlow中的一个层,用于对一维输入数据进行平均池化操作。它将输入的一维数据划分为不重叠的窗口,并计算每个窗口内元素的平均值作为输出。
以下是一个使用`tf.keras.layers.AvgPool1D`的示例:
```python
import tensorflow as tf
# 创建一个输入张量
input_data = tf.constant([[1, 2, 3, 4, 5, 6]], dtype=tf.float32)
# 创建AvgPool1D层
avg_pool = tf.keras.layers.AvgPool1D(pool_size=2, strides=1, padding='valid')
# 将输入数据传递给AvgPool1D层
output_data = avg_pool(input_data)
# 打印输出结果
print(output_data.numpy()) # 输出:[[1.5, 2.5, 3.5, 4.5]]
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个输入张量`input_data`,它的形状是`(1, 6)`。然后,我们创建了一个`AvgPool1D`层,指定了池化窗口的大小为2,步幅为1,填充方式为'valid'。最后,我们将输入数据传递给`AvgPool1D`层,并打印输出结果。