torch.quantized_max_pool2d

torch.quantized_max_pool2d(input, kernel_size, stride=[], padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) → 张量

对由多个输入平面组成的输入量化张量应用2D最大池化。

Parameters

• 输入 (张量) – 量化张量

• kernel_size (list of int) – 滑动窗口的大小

• 步幅 (list of int, 可选) – 滑动窗口的步幅

• 填充 (list of int, 可选) – 在两侧添加的填充，必须大于等于0且小于等于kernel_size / 2

• 膨胀 (list of int, 可选) – 滑动窗口内元素之间的步幅，必须大于0。默认值为1

• ceil_mode (bool, 可选) – 如果为 True，将使用 ceil 而不是 floor 来计算输出形状。 默认为 False。

Returns

应用了max_pool2d的量化张量。

Return type

张量

示例：

>>> qx = torch.quantize_per_tensor(torch.rand(2, 2, 2, 2), 1.5, 3, torch.quint8)
>>> torch.quantized_max_pool2d(qx, [2,2])
张量([[[[1.5000]],

        [[1.5000]]],


        [[[0.0000]],

        [[0.0000]]]], 大小=(2, 2, 1, 1), 数据类型=torch.quint8,
    量化方案=torch.per_tensor_affine, 比例=1.5, 零点=3)