adaptive_avg_pool2d¶
根据输入 x , output_size 等参数对一个输入 Tensor 计算 2D 的自适应平均池化。输入和输出都是 4-D Tensor， 默认是以 NCHW 格式表示的，其中 N 是 batch size, C 是通道数，H 是输入特征的高度，H 是输入特征的宽度。
计算公式如下：
\[ \begin{align}\begin{aligned}hstart &= floor(i * H_{in} / H_{out})\\hend &= ceil((i + 1) * H_{in} / H_{out})\\wstart &= floor(j * W_{in} / W_{out})\\wend &= ceil((j + 1) * W_{in} / W_{out})\\Output(i ,j) &= \frac{sum(Input[hstart:hend, wstart:wend])}{(hend - hstart) * (wend - wstart)}\end{aligned}\end{align} \]
参数¶
x (Tensor)：默认形状为（批大小，通道数，高度，宽度），即 NCHW 格式的 4-D Tensor。其数据类型为 float16, float32, float64, int32 或 int64。
output_size (int|list|turple)：算子输出特征图的尺寸，如果其是 list 或 turple 类型的数值，必须包含两个元素，H 和 W。H 和 W 既可以是 int 类型值也可以是 None，None 表示与输入特征尺寸相同。
data_format (str)：输入和输出的数据格式，可以是"NCHW"和"NHWC"。N 是批尺寸，C 是通道数，H 是特征高度，W 是特征宽度。默认值："NCHW"。
name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。
返回¶
Tensor，默认形状为（批大小，通道数，输出特征高度，输出特征宽度），即 NCHW 格式的 4-D Tensor，其数据类型与输入相同。
代码示例¶
# adaptive avg pool2d
# suppose input data in shape of [N, C, H, W], `output_size` is [m, n],
# output shape is [N, C, m, n], adaptive pool divide H and W dimensions
# of input data into m * n grids averagely and performs poolings in each
# grid to get output.
# adaptive avg pool performs calculations as follow:
#
# for i in range(m):
# for j in range(n):
# hstart = floor(i * H / m)
# hend = ceil((i + 1) * H / m)
# wstart = floor(i * W / n)
# wend = ceil((i + 1) * W / n)
# output[:, :, i, j] = avg(input[:, :, hstart: hend, wstart: wend])
#
import paddle
x = paddle.rand([2, 3, 32, 32])
# x.shape is [2, 3, 32, 32]
out = paddle.nn.functional.adaptive_avg_pool2d(
x = x,
output_size=[3, 3])
# out.shape is [2, 3, 3, 3]