MaxPool3D

paddle.nn. MaxPool3D ( kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, return_mask=False, data_format='NCDHW', name=None ) [源代码]

构建 MaxPool3D 类的一个可调用对象，其将构建一个二维最大池化层，根据输入参数 kernel_size, stride, padding 等参数对输入做最大池化操作。

例如：

输入：

X 形状：\(\left ( N,C,D_{in}, H_{in},W_{in} \right )\)

属性：

kernel_size: \(ksize [kD, kH, kW]\) stride: \(stride\)

输出：

Out 形状：\(\left ( N,C,D_{out}, H_{out},W_{out} \right )\)

\[\begin{split}.. math:: \text{out}(N_i, C_j, d, h, w) ={} & \max_{k=0, \ldots, kD-1} \max_{m=0, \ldots, kH-1} \max_{n=0, \ldots, kW-1} \\ & \text{input}(N_i, C_j, \text{stride[0]} \times d + k, \text{stride[1]} \times h + m, \text{stride[2]} \times w + n)\end{split}\]

参数

  • kernel_size (int|list|tuple) - 池化核大小。如果它是一个元组或列表，它必须包含三个整数值，(pool_size_Depth，pool_size_Height, pool_size_Width)。若为一个整数，则表示 D，H 和 W 维度上均为该值，比如若 pool_size=2，则池化核大小为[2,2,2]。

  • stride (int|list|tuple，可选) - 池化层的步长。如果它是一个元组或列表，它将包含三个整数，(pool_stride_Depth，pool_stride_Height, pool_stride_Width)。若为一个整数，则表示 D, H 和 W 维度上 stride 均为该值。默认值为 None，这时会使用 kernel_size 作为 stride。

  • padding (str|int|list|tuple，可选) - 池化填充。如果它是一个字符串，可以是"VALID"或者"SAME"，表示填充算法。如果它是一个元组或列表，它可以有 3 种格式：(1)包含 3 个整数值：[pad_depth, pad_height, pad_width]；(2)包含 6 个整数值：[pad_depth_front, pad_depth_back, pad_height_top, pad_height_bottom, pad_width_left, pad_width_right]；(3)包含 5 个二元组：当 data_format 为"NCDHW"时为[[0,0], [0,0], [pad_depth_front, pad_depth_back], [pad_height_top, pad_height_bottom], [pad_width_left, pad_width_right]]，当 data_format 为"NDHWC"时为[[0,0], [pad_depth_front, pad_depth_back], [pad_height_top, pad_height_bottom], [pad_width_left, pad_width_right], [0,0]]。若为一个整数，则表示 D、H 和 W 维度上均为该值。默认值：0

  • ceil_mode (bool，可选) - 是否用 ceil 函数计算输出高度和宽度。如果是 True，则使用 ceil 计算输出形状的大小。默认为 False。

  • return_mask (bool，可选) - 是否返回最大索引和输出。默认为 False。

  • data_format (str，可选) - 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 是特征深度，H 是特征高度，W 是特征宽度。默认值："NDCHW"。

  • name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

形状

  • 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 (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。

返回

计算 MaxPool3D 的可调用对象。

代码示例

import paddle
import paddle.nn as nn

# max pool3d
input = paddle.uniform([1, 2, 3, 32, 32], dtype="float32", min=-1, max=1)
MaxPool3D = nn.MaxPool3D(kernel_size=2,
                       stride=2, padding=0)
output = MaxPool3D(input)
# output.shape [1, 2, 3, 16, 16]

# for return_mask=True
MaxPool3D = nn.MaxPool3D(kernel_size=2, stride=2, padding=0, return_mask=True)
output, max_indices = MaxPool3D(input)
# output.shape [1, 2, 3, 16, 16], max_indices.shape [1, 2, 3, 16, 16],