GlobalAveragePool

GlobalAveragePool - 22

版本

  • 名稱: GlobalAveragePool (GitHub)

  • 網域: main

  • since_version: 22

  • 函式: False

  • 支援等級: SupportType.COMMON

  • 形狀推斷: True

此版本的運算子自版本 22 起可用。

摘要

GlobalAveragePool 消耗輸入張量 X，並在同一通道中的值上套用平均池化。這相當於使用核心大小等於輸入張量空間維度的 AveragePool。

輸入

  • X (異質) - T

    來自先前運算子的輸入資料張量；影像案例的維度為 (N x C x H x W)，其中 N 為批次大小，C 為通道數，H 和 W 為資料的高度和寬度。對於非影像案例，維度採用 (N x C x D1 x D2 … Dn) 的形式，其中 N 為批次大小。

輸出

  • Y (異質) - T

    來自輸入張量池化的輸出資料張量。輸出張量的秩與輸入相同。輸出形狀的前兩個維度與輸入 (N x C) 相同，而其他維度皆為 1。

類型限制

  • T 在 ( tensor(bfloat16), tensor(double), tensor(float), tensor(float16) )

    將輸入和輸出類型限制為浮點數張量。

GlobalAveragePool - 1

版本

  • 名稱: GlobalAveragePool (GitHub)

  • 網域: main

  • since_version: 1

  • 函式: False

  • 支援等級: SupportType.COMMON

  • 形狀推斷: True

此版本的運算子自版本 1 起可用。

摘要

GlobalAveragePool 消耗輸入張量 X，並在同一通道中的值上套用平均池化。這相當於使用核心大小等於輸入張量空間維度的 AveragePool。

輸入

  • X (異質) - T

    來自先前運算子的輸入資料張量；影像案例的維度為 (N x C x H x W)，其中 N 為批次大小，C 為通道數，H 和 W 為資料的高度和寬度。對於非影像案例，維度採用 (N x C x D1 x D2 … Dn) 的形式，其中 N 為批次大小。

輸出

  • Y (異質) - T

    來自輸入張量池化的輸出資料張量。輸出張量的秩與輸入相同。輸出形狀的前兩個維度與輸入 (N x C) 相同，而其他維度皆為 1。

類型限制

  • T 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16) )

    將輸入和輸出類型限制為浮點數張量。