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mindspore.nn.FractionalMaxPool2d
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.. py:class:: mindspore.nn.FractionalMaxPool2d(kernel_size, output_size=None, output_ratio=None, return_indices=False, _random_samples=None)
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对输入的多维数据进行二维的分数最大池化运算。
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对多个输入平面组成的输入上应用2D分数最大池化。在 :math:`(kH_{in}, kW_{in})` 区域上应用最大池化操作，由输出shape决定随机步长。对于任何输入shape，指定输出shape为 :math:`(H, W)` 。输出特征的数量等于输入平面的数量。
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在一个输入Tensor上应用2D fractional max pooling，可被视为组成一个2D平面。
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分数最大池化的详细描述在 `Fractional Max-Pooling <https://arxiv.org/pdf/1412.6071>`_ 。
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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，如果为int，则代表池化核的高和宽。如果为tuple，其值必须包含两个正整数值分别表示池化核的高和宽。取值必须为正整数。
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- **output_size** (Union[int, tuple[int]]，可选) - 目标输出shape。如果是整数，则表示输出目标的高和宽。如果是tuple，其值必须包含两个整数值分别表示目标输出的高和宽。默认值：None。
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- **output_ratio** (Union[float, tuple[float]]，可选) - 目标输出shape与输入shape的比率。通过输入shape和 `output_ratio` 确定输出shape。支持数据类型：float16、float32、double，数值介于0到1之间。默认值：None。
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- **return_indices** (bool，可选) - 如果为 `True` ，返回分数最大池化的最大值的的索引值。默认值：False。
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- **_random_samples** (Tensor，可选) - 3D张量，分数最大池化的随机步长。支持的数据类型：float16、float32、double。数值介于0到1之间。shape为 :math:`(N, C, 2)` 的Tensor。默认值：None。
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输入：
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- **input_x** (Tensor) - shape为 :math:`(N, C, H_{in}, W_{in})` 的Tensor。支持的数据类型，float16、float32、float64、int32和int64。
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输出：
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- **y** (Tensor) - 数据类型和输入相同，shape是 :math:`(N, C, H, W)`。
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- **argmax** (Tensor) - 输出的索引，是一个张量。shape和输出 `y` 一致，数据类型是int64。仅当 `return_indices` 为True时，输出最大池化的索引值。
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异常：
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- **TypeError** - `input_x` 不是float16、float32、float64、int32或int64。
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- **TypeError** - `_random_samples` 不是float16、float32或float64。
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- **ValueError** - `kernel_size` 不是整数并且不是长度为2的元组。
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- **ValueError** - `output_shape` 不是整数并且不是长度为2的元组。
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- **ValueError** - `kernel_size`， `output_shape` 与-1的和大于 `input_x` 的对应维度的量。
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- **ValueError** - `_random_samples` 维度不是3。
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- **ValueError** - `output_size` 和 `output_ratio` 同时为 `None` 。
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- **ValueError** - `input_x` 和 `_random_samples` 的第一维度大小不相等。
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- **ValueError** - `input_x` 和 `_random_samples` 第二维度大小不相等。
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- **ValueError** - `_random_samples` 第三维度大小不是2。
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