pytorch--自适应池化Adaptive Pooling

MaxPool1d(kernel_size=math.ceil(inputsize / outputsize), stride=math.floor(inputsize / outputsize), padding=0)
只要给输入和输出，黑箱操作自动得出结果
举个栗子：
如果输入是9，想输出4
MaxPool1d(kernel_size=math.ceil(9 / 4), stride=math.floor(9 / 4), padding=0)
kernel_size=math.ceil(9 / 4)=3，向上取整函数
stride=math.floor(9 / 4)=2，向下取整函数
即变为卷积核尺寸为3，步长为2的最大池化。