MaxPool
功能
最大池化
边界
【输入】
X:一个张量,数据类型:float16,格式为NCHW
【输出】
Y:一个张量,数据类型:float16,格式为NCHW
【属性】
auto_pad:可选,支持SAME_UPPER、VALID、NOTSET
storage_order:暂不支持该参数
kernel_shape:可选,包括:
- kernel_shape[0]:数据类型:int32,指定沿H维度的窗口大小,取值范围为[1, 32768],默认为1
- kernel_shape[1]:数据类型:int32,指定沿W维度的窗口大小,取值范围为[1, 32768],默认为1
strides:可选,包括:
- strides[0]:数据类型:int32,指定沿H维度的步长,默认为1
- strides[1]:数据类型:int32,指定沿W维度的步长,默认为1
pads:可选,包括:
- pads[0]:数据类型:int32,指定顶部padding,默认为0
- pads[1]:数据类型:int32,指定底部padding,默认为0
- pads[2]:数据类型:int32,指定左部padding,默认为0
- pads[3]:数据类型:int32,指定右部padding,默认为0
ceil_mode:可选,数据类型:int32,取值:0(floor模式),1(ceil模式),默认为0
【约束】
strides[0]或者strides[1]取值步长大于63时,会使用AI CPU计算,性能会下降;
kernel_shape_H或kernel_shape_W取值超过[1,255],或者kernel_shape_H * kernel_shape_W > 256时,会使用AI CPU计算,导致性能下降;
1 <= input_w <= 4096
当输入张量的N是一个质数时,N应小于65535
2D tensor输入不支持dilations
auto_pad属性是VALID时,ceil_mode属性值必须为0
pads属性和auto_pad属性不可同时使用
支持的ONNX版本
Opset v8/v9/v10/v11/v12/v13/v14/v15/v16/v17/v18
父主题: 支持ONNX算子清单