GlobalMaxPool¶
GlobalMaxPool - 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¶
GlobalMaxPool 接收输入张量 X,并在同一通道的值上应用最大池化。这等效于核大小等于输入张量空间维度的MaxPool。
输入¶
X (异构) - T
来自上一个操作符的输入数据张量;图像情况下的维度是 (N x C x H x W),其中 N 是批量大小,C 是通道数,H 和 W 是数据的高度和宽度。对于非图像情况,维度是 (N x C x D1 x D2 … Dn) 的形式,其中 N 是批量大小。
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 在 (
tensor(bfloat16)
,tensor(double)
,tensor(float)
,tensor(float16)
) 中将输入和输出类型限制为浮点张量。
GlobalMaxPool - 1¶
版本¶
域:
main
起始版本:
1
函数:
False
支持级别:
SupportType.COMMON
形状推断:
True
此版本的运算符自 版本 1 起可用。
摘要¶
GlobalMaxPool 接收输入张量 X,并在同一通道的值上应用最大池化。这等效于核大小等于输入张量空间维度的MaxPool。
输入¶
X (异构) - T
来自上一个操作符的输入数据张量;图像情况下的维度是 (N x C x H x W),其中 N 是批量大小,C 是通道数,H 和 W 是数据的高度和宽度。对于非图像情况,维度是 (N x C x D1 x D2 … Dn) 的形式,其中 N 是批量大小。
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 在 (
tensor(double)
,tensor(float)
,tensor(float16)
) 中将输入和输出类型限制为浮点张量。