GlobalLpPool¶
GlobalLpPool - 22¶
版本¶
域:
main起始版本:
22函数:
False支持级别:
SupportType.COMMON形状推断:
True
此版本的运算符自 版本 22 起可用。
摘要¶
GlobalLpPool 消耗输入张量 X，并在同一通道内的值上应用 Lp 池化。这等同于核大小等于输入张量空间维度的 LpPool。
属性¶
p - INT (默认为
'2')用于对输入数据进行池化的 Lp 范数的 p 值。
输入¶
X (异构) - T
来自前一个操作符的输入数据张量；图像情况下的维度为 (N x C x H x W)，其中 N 是批大小，C 是通道数，H 和 W 是数据的高度和宽度。对于非图像情况，维度形式为 (N x C x D1 x D2 … Dn)，其中 N 是批大小。
输出¶
Y (异构) - T
对输入张量进行池化后的输出数据张量。输出张量的秩与输入张量相同。输出形状的前两个维度与输入相同 (N x C)，而其他维度均为 1。
类型约束¶
T 包含 (
tensor(bfloat16),tensor(double),tensor(float),tensor(float16))将输入和输出类型限制为浮点张量。
GlobalLpPool - 2¶
版本¶
域:
mainsince_version:
2函数:
False支持级别:
SupportType.COMMON形状推断:
True
此操作符版本自 版本 2 起可用。
摘要¶
GlobalLpPool 消耗输入张量 X，并在同一通道内的值上应用 Lp 池化。这等同于核大小等于输入张量空间维度的 LpPool。
属性¶
p - INT (默认为
'2')用于对输入数据进行池化的 Lp 范数的 p 值。
输入¶
X (异构) - T
来自前一个操作符的输入数据张量；图像情况下的维度为 (N x C x H x W)，其中 N 是批大小，C 是通道数，H 和 W 是数据的高度和宽度。对于非图像情况，维度形式为 (N x C x D1 x D2 … Dn)，其中 N 是批大小。
输出¶
Y (异构) - T
对输入张量进行池化后的输出数据张量。输出张量的秩与输入张量相同。输出形状的前两个维度与输入相同 (N x C)，而其他维度均为 1。
类型约束¶
T 包含 (
tensor(double),tensor(float),tensor(float16))将输入和输出类型限制为浮点张量。
GlobalLpPool - 1¶
版本¶
域:
main起始版本:
1函数:
False支持级别:
SupportType.COMMON形状推断:
False
此版本的运算符自 版本 1 起可用。
摘要¶
GlobalLpPool 消耗输入张量 X，并在同一通道内的值上应用 Lp 池化。这等同于核大小等于输入张量空间维度的 LpPool。
属性¶
p - FLOAT (默认为
'2.0')用于对输入数据进行池化的 Lp 范数的 p 值，默认为 2.0。
输入¶
X (异构) - T
来自前一个操作符的输入数据张量；图像情况下的维度为 (N x C x H x W)，其中 N 是批大小，C 是通道数，H 和 W 是数据的高度和宽度。对于非图像情况，维度形式为 (N x C x D1 x D2 … Dn)，其中 N 是批大小。
输出¶
Y (异构) - T
对输入张量进行池化后的输出数据张量。维度将是 N x C x 1 x 1
类型约束¶
T 包含 (
tensor(double),tensor(float),tensor(float16))将输入和输出类型限制为浮点张量。