torch.quantized_max_pool2d

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

將 2D 最大池化應用於由多個輸入平面組成的輸入量化張量。

參數

• input (Tensor) – 量化張量

• kernel_size (list of int) – 滑動窗口的大小

• stride (list of int, optional) – 滑動窗口的步幅（stride）

• padding (list of int, optional) – 要在兩側添加的填充（padding），必須 >= 0 且 <= kernel_size / 2

• dilation (list of int, optional) – 滑動窗口內元素之間的步幅，必須 > 0。預設值為 1

• ceil_mode (bool, optional) – 如果為 True，將使用 ceil 而不是 floor 來計算輸出形狀。預設值為 False。

返回值

應用 max_pool2d 的量化張量。

返回類型

Tensor

範例

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

        [[1.5000]]],


        [[[0.0000]],

        [[0.0000]]]], size=(2, 2, 1, 1), dtype=torch.quint8,
    quantization_scheme=torch.per_tensor_affine, scale=1.5, zero_point=3)