avg_pool2d

class torch.ao.nn.quantized.functional.avg_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=None)

在 $kH \times kW$ 區域上，以步幅 $sH \times sW$ 執行 2D 平均池化操作。輸出特徵的數量等於輸入平面的數量。

注意

輸入量化參數會傳播到輸出。

詳情和輸出形狀請參閱 AvgPool2d。

參數

• input – 量化輸入張量 $(\text{minibatch} , \text{in\_channels} , iH , iW)$

• kernel_size – 池化區域的大小。可以是單一數字或元組 (kH, kW)

• stride – 池化操作的步幅。可以是單一數字或元組 (sH, sW)。預設值：kernel_size

• padding – 輸入兩側的隱式零填充。可以是單一數字或元組 (padH, padW)。預設值：0

• ceil_mode – 如果為 True，則在計算輸出形狀的公式中，將使用 ceil 而不是 floor。預設值：False

• count_include_pad – 如果為 True，則在平均計算中包含零填充。預設值：True

• divisor_override – 如果指定，它將用作除數，否則將使用池化區域的大小。預設值：None