pytorch meanpool

PyTorch的meanpool函数是用于执行平均池化操作的函数。此函数接受输入张量和池化窗口的大小，并返回一个张量，其中每个元素的值是它在输入张量中与池化窗口重叠的部分的平均值。以下是一个示例：

import torch

# 创建一个3x3的张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 对张量执行2x2的平均池化操作
out = torch.nn.functional.avg_pool2d(x.unsqueeze(0).unsqueeze(0), 2)

# 输出结果
print(out.squeeze())

运行此代码将产生以下输出：

tensor([[3., 4.],
        [6., 7.]])

在这个例子中，我们使用了PyTorch的`functional`模块中的`avg_pool2d`函数来执行2x2的平均池化操作。我们首先将输入张量转换为一个4D张量，其中第一个维度是批次大小，第二个维度是通道数，然后应用池化操作。最后，我们将结果张量压缩为2D张量并打印结果。