avg_pool2d

classtorch.ao.nn.quantized.functional.avg_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=None)[源代码]

在 $kH \times kW$ 区域内，以 $sH \times sW$ 的步长应用二维平均池化操作。输出特征的数量与输入平面的数量相同。

注意

输入的量化参数会传递到输出。

详情和输出形状请参见AvgPool2d。

参数

• input - 量化后的输入张量，维度为$(\text{minibatch} , \text{in\_channels} , iH , iW)$

• kernel_size – 池化区域的尺寸。可以是单个数值或元组 (kH, kW)

• stride - 池化操作的步长。可以是单个数值或元组 (sH, sW)。默认值为 kernel_size

• padding – 输入数据两边的隐式零填充量。可以是单个数值或元组形式的两个数值（(padH, padW)）。默认情况下，填充量为0。

• ceil_mode – 当设置为 True 时，在计算输出形状的公式中使用 ceil 而不是 floor。默认值： False

• count_include_pad – 当设置为 True 时，会将零填充纳入平均值的计算中。默认值： True

• divisor_override – 如果设置了此参数，它将作为除数使用；如果没有设置，则使用池化区域的大小。默认值：None