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mindspore.nn.AdaptiveMaxPool1d
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.. py:class:: mindspore.nn.AdaptiveMaxPool1d(output_size)
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在一个输入Tensor上应用1D自适应最大池化运算，可被视为组成一个1D输入平面。
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通常，输入的shape为 :math:`(N_{in}, C_{in}, L_{in})` ，AdaptiveMaxPool1d在 :math:`L_{in}` 维度上计算区域最大值。
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输出的shape为 :math:`(N_{in}, C_{in}, L_{out})` ，其中， :math:`L_{out}` 为 `output_size`。
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.. note::
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:math:`L_{in}` 必须能被 `output_size` 整除。
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参数：
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- **output_size** (int) - 目标输出大小 :math:`L_{out}`。
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输入：
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- **x** (Tensor) - shape为 :math:`(N, C_{in}, L_{in})` 的Tensor，数据类型为float16或float32。
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输出：
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Tensor，其shape为 :math:`(N, C_{in}, L_{out})`，数据类型与 `x` 相同。
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异常：
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- **TypeError** - `x` 不是float16或float32。
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- **TypeError** - `output_size` 不是int。
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- **ValueError** - `output_size` 小于1。
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- **ValueError** - `x` 的最后一个维度小于 `output_size`。
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- **ValueError** - `x` 的最后一个维度不能被 `output_size` 整除。
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- **ValueError** - `x` 的shape长度不等于3。
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