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mindspore.ops.AvgPool
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.. py:class:: mindspore.ops.AvgPool(kernel_size=1, strides=1, pad_mode="valid", data_format="NCHW")
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对输入的多维数据进行二维平均池化运算。
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2022-08-05 18:57:09 +08:00
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更多参考详见 :func:`mindspore.ops.avg_pool2d`。
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2022-07-22 14:07:38 +08:00
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参数：
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- **kernel_size** (Union[int, tuple[int]]) - 指定池化核尺寸大小，可以是单个整数表示池化核高度和宽度，或者整数tuple分别表示池化核高度和宽度。默认值：1。
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- **strides** (Union[int, tuple[int]]) - 池化操作的移动步长，可以是单个整数表示高度和宽度方向的移动步长，或者整数tuple分别表示高度和宽度方向的移动步长。默认值：1。
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- **pad_mode** (str) - 指定池化填充模式，取值为"same"或"valid"，不区分大小写。默认值："valid"。
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- **same** - 输出的高度和宽度分别与输入向上整除 `stride` 后的值相同。
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- **valid** - 在不填充的前提下返回有效计算所得的输出。不满足计算的多余像素会被丢弃。
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- **data_format** (str) - 指定输入和输出的数据格式。取值为'NHWC'或'NCHW'。默认值：'NCHW'。
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输入：
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- **x** (Tensor) - 输入shape为 :math:`(N, C_{in}, H_{in}, W_{in})` 的Tensor。
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输出：
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Tensor，shape为 :math:`(N,C_{out},H_{out},W_{out})` 。
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异常：
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- **TypeError** - `kernel_size` 或 `strides` 既不是int也不是tuple。
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- **ValueError** - `pad_mode` 既不是'valid'，也不是'same'，不区分大小写。
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- **ValueError** - `data_format` 既不是'NCHW'也不是'NHWC'。
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- **ValueError** - `kernel_size` 或 `strides` 小于1。
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- **ValueError** - `x` 的shape长度不等于4。
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