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mindspore.nn.AvgPool1d
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.. py:class:: mindspore.nn.AvgPool1d(kernel_size=1, stride=1, pad_mode="valid", padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True)
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在一个输入Tensor上应用1D平均池化运算，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})` ，AvgPool1d在 :math:`(L_{in})` 维度上输出区域平均值。
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给定 `kernel_size` 为 :math:`k` 和 `stride` ，公式定义如下：
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.. math::
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\text{output}(N_i, C_j, l) = \frac{1}{k} \sum_{n=0}^{k-1}
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\text{input}(N_i, C_j, stride \times l + n)
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参数：
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- **kernel_size** (int) - 指定池化核尺寸大小，数据类型为整型。默认值：1。
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- **stride** (int) - 池化操作的移动步长，数据类型为整型。默认值：1。
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- **pad_mode** (str) - 指定池化的填充方式，可选值为"same"，"valid"或"pad"，不区分大小写。默认值："valid"。
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- **same** - 输出的shape与输入整数 `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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- **pad** - 对输入进行填充。在输入的左右两端填充 `padding` 大小的0。如果设置此模式， `padding` 必须大于或等于0。
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- **padding** (Union(int, tuple[int], list[int])) - 池化填充值。默认值：0。 `padding` 只能是一个整数或者包含一个整数的tuple/list，设定后，则会在输入的左边和右边填充 `padding` 次或者 `padding[0]` 次。
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- **ceil_mode** (bool) - 若为True，使用ceil来计算输出shape。若为False，使用floor来计算输出shape。默认值：False。
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- **count_include_pad** (bool) - 如果为True，平均计算将包括零填充。默认值：True。
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输入：
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- **x** (Tensor) - shape为 :math:`(N, C_{in}, L_{in})` 或 :math:`(C_{in}, L_{in})` 的Tensor。
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输出：
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shape为 :math:`(N, C_{out}, L_{out})` 或 :math:`(C_{out}, L_{out})` 的Tensor。
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异常：
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- **TypeError** - `kernel_size` 或 `stride` 不是int。
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- **ValueError** - `pad_mode` 既不是"valid"，也不是"same" 或者 "pad"，不区分大小写。
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- **ValueError** - `kernel_size` 或 `stride` 小于1。
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- **ValueError** - `padding` 为tuple/list时长度不为1。
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- **ValueError** - `x` 的shape长度不等于2或3。
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