megengine.functional.nn.max_pool2d

max_pool2d(inp, kernel_size, stride=None, padding=0)[源代码]

对输入张量进行二维最大池化。

更多信息参见 MaxPool2d。

参数

  • inp (Tensor) – 形状为:math:`(N, C, H_{text{in}}, W_{text{in}})`的输入张量。

  • kernel_size (Union[int, Tuple[int, int]]) – 用于计算最大值的窗口的大小。

  • stride (Union[int, Tuple[int, int], None]) – 窗口的stride。默认值：kernel_size。

  • padding (Union[int, Tuple[int, int]]) – 在两侧隐式的填充0。默认：0。

返回类型

Tensor

返回

output tensor of shape (N, C, H_{text{out}}, W_{text{out}})。

实际案例

>>> import numpy as np
>>> input = Tensor(np.arange(1 * 1 * 3 * 4).astype(np.float32).reshape(1, 1, 3, 4))
>>> F.nn.max_pool2d(input, 2, 1, 0)
Tensor([[[[ 5.  6.  7.]
   [ 9. 10. 11.]]]], device=xpux:0)

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