pytorch中F.avg_pool1d()和F.avg_pool2d()

F.avg_pool1d()数据是三维输入(Batch,seq_len,embedding_size)

• input维度： （batch_size,channels,width）channel可以看成高度

• kenerl维度：（一维:表示width的跨度）channel和输入的channel一致可以认为是矩阵的高度

  假设kernel_size=2,则每俩列相加求平均，stride默认和kernel_size保持一致，越界则丢弃

F.max_pool1d原理同上，取平均改为取最大值

原文：https://www.cnblogs.com/rise0111/p/11620434.html