Función torch.quantized_max_pool1d de PyTorch

Pytorch torch 参考手册Manual de referencia de PyTorch torch

torch.quantized_max_pool1dEs la función de PyTorch utilizada para realizar una operación de agrupación máxima unidimensional en tensores cuantizados. Esta función se utiliza para el submuestreo en redes neuronales convolucionales cuantizadas.

Definición de la función

torch.quantized_max_pool1d(input, kernel_size, stride, padding, dilation)

Descripción de parámetros

  • inputTensor cuantizado de entrada (3D: batch x canal x longitud)
  • kernel_sizeTamaño de la ventana de pooling
  • stridePaso (opcional)
  • paddingRelleno (opcional)
  • dilationDilatación (opcional)

Ejemplo de uso

Ejemplo

import torch

# Crear tensor cuantizado de entrada (batch=1, channel=1, length=10)
input = torch.quantize_per_tensor(torch.randn(1, 1, 10), scale=0.1, zero_point=0, dtype=torch.quint8)

# Realizar el pooling máximo cuantizado
output = torch.quantized_max_pool1d(input, kernel_size=3, stride=2, padding=1)

print("Forma de entrada:", input.shape)
print("Forma de salida:", output.shape)

El resultado es:

输入形状: torch.Size([1, 1, 10])
输出形状: torch.Size([1, 1, 5])

Pytorch torch 参考手册Manual de referencia de PyTorch torch

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