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