adaptive_avg_pool3d¶
- paddle.nn.functional. adaptive_avg_pool3d ( x, output_size, data_format='NCDHW', name=None ) [源代码] ¶
根据输入 x , output_size 等参数对一个输入 Tensor 计算 3D 的自适应平均池化。输入和输出都是 5-D Tensor， 默认是以 NCDHW 格式表示的，其中 N 是 batch size, C 是通道数，D 是特征图长度，H 是输入特征的高度，H 是输入特征的宽度。
计算公式如下：
\[ \begin{align}\begin{aligned}dstart &= floor(i * D_{in} / D_{out})\\dend &= ceil((i + 1) * D_{in} / D_{out})\\hstart &= floor(j * H_{in} / H_{out})\\hend &= ceil((j + 1) * H_{in} / H_{out})\\wstart &= floor(k * W_{in} / W_{out})\\wend &= ceil((k + 1) * W_{in} / W_{out})\\Output(i ,j, k) &= \frac{sum(Input[dstart:dend, hstart:hend, wstart:wend])}{(dend - dstart) * (hend - hstart) * (wend - wstart)}\end{aligned}\end{align} \]
参数¶
x (Tensor)：默认形状为（批大小，通道数，长度，高度，宽度），即 NCDHW 格式的 5-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，必须包含三个元素，D，H 和 W。D，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"NCDHW"和"NDHWC"。N 是批尺寸，C 是通道数，D 是特征长度，H 是特征高度，W 是特征宽度。默认值："NCDHW"。
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，输出特征长度，输出特征高度，输出特征宽度），即 NCDHW 格式的 5-D Tensor，其数据类型与输入相同。
代码示例¶
# adaptive avg pool3d
# suppose input data in shape of [N, C, D, H, W], `output_size` is [l, m, n],
# output shape is [N, C, l, m, n], adaptive pool divide D, H and W dimensions
# of input data into l * m * n grids averagely and performs poolings in each
# grid to get output.
# adaptive avg pool performs calculations as follow:
#
# for i in range(l):
# for j in range(m):
# for k in range(n):
# dstart = floor(i * D / l)
# dend = ceil((i + 1) * D / l)
# hstart = floor(j * H / m)
# hend = ceil((j + 1) * H / m)
# wstart = floor(k * W / n)
# wend = ceil((k + 1) * W / n)
# output[:, :, i, j, k] =
# avg(input[:, :, dstart:dend, hstart: hend, wstart: wend])
import paddle
input_data = paddle.randn(shape=(2, 3, 8, 32, 32))
out = paddle.nn.functional.adaptive_avg_pool3d(
x = input_data,
output_size=[3, 3, 3])
# out.shape is [2, 3, 3, 3, 3]