AdaptiveMaxPool2D¶

class paddle.nn. AdaptiveMaxPool2D ( output_size, return_mask=False, name=None ) ¶

该算子根据输入 x , output_size 等参数对一个输入 Tensor 计算 2D 的自适应最大池化。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，W 是输入特征的宽度。

计算公式如下：

$\begin{align}\begin{aligned}lstart &= floor(i * L_{in} / L_{out})\\lend &= ceil((i + 1) * L_{in} / L_{out})\\Output(i) &= max(Input[lstart:lend])\\hstart &= floor(i * H_{in} / H_{out})\\hend &= ceil((i + 1) * H_{in} / H_{out})\\wstart &= floor(j * W_{in} / W_{out})\\wend &= ceil((j + 1) * W_{in} / W_{out})\\Output(i ,j) &= max(Input[hstart:hend, wstart:wend])\end{aligned}\end{align}$

参数¶

output_size (int|list|tuple)：算子输出特征图的高和宽大小，其数据类型为 int,list 或 tuple。

return_mask (bool，可选)：如果设置为 True，则会与输出一起返回最大值的索引，默认为 False。

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，输出特征长度，宽度），即 NCHW 格式的 4-D Tensor。其数据类型为 float32 或者 float64。

output (Tensor)：默认形状为（批大小，通道数，输出特征长度，宽度），即 NCHW 格式的 4-D Tensor。其数据类型与输入 x 相同。

返回¶

计算 AdaptiveMaxPool2D 的可调用对象

代码示例¶

COPY-FROM: paddle.nn.AdaptiveMaxPool2D