mlx.nn.AvgPool3d

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mlx.nn.AvgPool3d#

class AvgPool3d(kernel_size: int | Tuple[int, int, int], stride: int | Tuple[int, int, int] | None = None, padding: int | Tuple[int, int, int] | None = 0)#

应用三维平均池化。

通过对大小为 kernel_size、步长为 stride 的滑动窗口取平均值，对输入进行空间下采样。

参数 kernel_size、stride 和 padding 可以是

  • 单个 int 类型的值 – 在这种情况下，深度、高度和宽度轴使用相同的值。

  • 一个包含三个 int 类型值的 tuple – 在这种情况下，第一个 int 用于深度轴，第二个 int 用于高度轴，第三个 int 用于宽度轴。

参数：

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

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

  • padding (int or tuple(int, int, int), 可选) – 对输入应用多少零填充。填充会应用到深度、高度和宽度轴的两侧。默认值: 0。

示例

>>> import mlx.core as mx
>>> import mlx.nn.layers as nn
>>> x = mx.random.normal(shape=(8, 16, 32, 32, 4))
>>> pool = nn.AvgPool3d(kernel_size=2, stride=2)
>>> pool(x)

方法

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