AdaptiveAvgPool1d¶ class torch.nn.AdaptiveAvgPool1d(output_size)[源代码]¶ 对由多个输入平面组成的输入信号应用一维自适应平均池化。 输出大小为 LoutL_{out}Lout, 对于任何输入大小。 输出特征的数量等于输入平面的数量。 Parameters output_size (Union[int, Tuple[int]]) – 目标输出大小 LoutL_{out}Lout. Shape: 输入: (N,C,Lin)(N, C, L_{in})(N,C,Lin) 或 (C,Lin)(C, L_{in})(C,Lin)。 输出: (N,C,Lout)(N, C, L_{out})(N,C,Lout) 或 (C,Lout)(C, L_{out})(C,Lout), 其中 Lout=输出大小L_{out}=\text{输出大小}Lout=输出大小。 示例 >>> # 目标输出大小为5 >>> m = nn.AdaptiveAvgPool1d(5) >>> input = torch.randn(1, 64, 8) >>> output = m(input)