mlx.nn.MaxPool2d

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mlx.nn.MaxPool2d#

class MaxPool2d(kernel_size: int | Tuple[int, int], stride: int | Tuple[int, int] | None = None, padding: int | Tuple[int, int] | None = 0)#

应用二维最大池化。

通过取 kernel_size 大小的滑动窗口和 stride 滑动步长的最大值来对输入进行空间下采样。

参数 kernel_size、stride 和 padding 可以是

  • 一个单独的 int —— 在这种情况下，高度轴和宽度轴使用相同的值。

  • 一个包含两个 int 的 tuple —— 在这种情况下，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) – 应用于输入的负无穷大填充量。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.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
>>> pool(x)

方法

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