nn.AdaptiveAvgPool1d（）的计算过程

AdaptiveAvgPool1d() 是一个用于自适应地将输入张量转换为目标形状的函数。它经过如下计算过程：

输入张量的形状为 (N, C, L)，N 代表 batch_size，C 代表通道数，L 代表序列长度。

目标形状为 (N, C, output_length)，其中 output_length 为要转换为的目标长度。

对于每个样本，AdaptiveAvgPool1d() 函数按下列步骤计算其输出：

1. 计算输出长度 scale_factor，即 input_length / output_length。

2. 将输入张量通过 stride=sale_factor 进行压缩，形状变为 (N, C, output_length)。

3. 沿着序列长度 L 维度计算每个通道的平均值，并将其输出作为对应的输出通道值。

输出形状为 (N, C, output_length)。

相关问题

nn.AdaptiveAvgPool1d(1)和nn.MaxPool1d(1)

nn.AdaptiveAvgPool1d(1)和nn.MaxPool1d(1)都是PyTorch中的池化层，但是它们的功能略有不同。

nn.AdaptiveAvgPool1d(1)是自适应平均池化层，它可以根据输入的大小自适应地进行平均池化。在1维情况下，AdaptiveAvgPool1d(1)将输入张量的每个通道的所有元素相加，然后将其除以通道大小，从而计算出每个通道的平均值。最终输出的张量将具有与输入张量相同的通道数，但其空间大小将被缩减为(1,1)。这种池化方式可以用于提取输入张量的全局特征。

nn.MaxPool1d(1)是最大池化层，它在1维情况下只保留输入张量的每个通道的最大值，并将其输出到最终张量中。这种池化方式通常用于提取输入张量中的最显著特征。在MaxPool1d(1)的情况下，输出张量的空间大小也将被缩减为(1,1)。

nn.AdaptiveAvgPool1d(2)和nn.MaxPool1d(2)

这两种池化层在处理一维信号时的作用是相似的，都是对输入的一维信号进行下采样。

nn.AdaptiveAvgPool1d(2)是自适应平均池化层，可以根据输入的大小自动计算池化输出的大小。在这里，池化输出的大小是 (batch_size, num_channels, 2)，其中2是池化窗口的大小。自适应平均池化层会将每个池化窗口内的数值取平均值，输出的维度与输入的维度相同。

nn.MaxPool1d(2)是一维最大池化层，它将每个池化窗口内的最大值输出。与自适应平均池化层不同，最大池化层的输出维度与输入维度不同。在这里，池化输出的大小是 (batch_size, num_channels, L/2)，其中L是输入信号的长度，L/2是池化窗口的大小。最大池化层通常用于提取信号中的关键特征。

因此，如果要对输入信号进行下采样，并且不需要考虑输出的大小，可以选择使用nn.AdaptiveAvgPool1d(2)；如果要提取信号中的关键特征，则可以使用nn.MaxPool1d(2)。