mlx.nn.AvgPool2d

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mlx.nn.AvgPool2d#

class AvgPool2d(kernel_size: int | Tuple[int, int], stride: int | Tuple[int, int] | None = None, padding: int | Tuple[int, int] | None = 0)#

应用二维平均池化。

通过对大小为 kernel_size 的滑动窗口计算平均值并以步长 stride 滑动来对输入进行空间下采样。

参数 kernel_size、stride 和 padding 可以是

  • 单个 int – 此时高度轴和宽度轴都使用相同的值。

  • 一个包含两个 int 的 tuple – 此时第一个 int 用于高度轴，第二个 int 用于宽度轴。

参数:

  • kernel_size (int 或 tuple(int, int)) – 池化窗口的大小。

  • stride (int 或 tuple(int, int), 可选) – 池化窗口的步长。默认值: kernel_size。

  • padding (int 或 tuple(int, int), 可选) – 在输入上应用的零填充数量。填充应用于高度轴和宽度轴的两侧。默认值: 0。

示例

>>> import mlx.core as mx
>>> import mlx.nn.layers as nn
>>> x = mx.random.normal(shape=(8, 32, 32, 4))
>>> pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2)
>>> pool(x)

方法

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