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mindspore.nn.AdaptiveMaxPool1d
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.. py:class:: mindspore.nn.AdaptiveMaxPool1d(output_size, return_indices=False)
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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})` 或 :math:`(C_{in}, L_{in})` 。
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输出的shape为 :math:`(N_{in}, C_{in}, L_{out})` 或 :math:`(C_{in}, L_{out})` ，其中 :math:`L_{out}` 由 `output_size` 定义。
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.. note::
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Ascend平台不支持 `return_indices` 参数。
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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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- **return_indices** (bool) - 如果为True，输出最大值的索引，默认值为False。
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输入：
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- **input** (Tensor) - 输入shape为 :math:`(N_{in}, C_{in}, L_{in})` 或 :math:`(C_{in}, L_{in})` ，数据类型为float16、float32。
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输出：
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Tensor，数据类型与 `input` 相同。
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输出的shape为 :math:`(N_{in}, C_{in}, L_{out})` 或 :math:`(C_{in}, L_{out})` 。
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异常：
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- **TypeError** - 如果 `input` 不是Tensor。
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- **TypeError** - 如果 `output_size` 不是int类型。
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- **TypeError** - 如果 `return_indices` 不是bool类型。
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- **ValueError** - 如果 `output_size` 小于1。
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- **ValueError** - 如果 `input` 的维度不等于2或3。
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