torch.nn.AvgPool1d(kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True)

对信号的输入通道，提供1维平均池化（average pooling）

参数：

• kernel_size(int or tuple) - 池化窗口大小
• stride(int or tuple, optional) - max pooling的窗口移动的步长。默认值是kernel_size
• padding(int or tuple, optional) - 输入的每一条边补充0的层数
• dilation(int or tuple, optional) – 一个控制窗口中元素步幅的参数
• return_indices - 如果等于True，会返回输出最大值的序号，对于上采样操作会有帮助
• ceil_mode - 如果等于True，计算输出信号大小的时候，会使用向上取整，代替默认的向下取整的操作

大小：
input:(N,C,L_in)
output:(N,C,L_out)

Lout=floor((Lin+2∗padding−kernelsize)/stride+1)

Example:

>>> # pool with window of size=3, stride=2
>>> m = nn.AvgPool1d(3, stride=2)
>>> m(Variable(torch.Tensor([[[1,2,3,4,5,6,7]]])))
Variable containing:
    (0 ,.,.) =
    2  4  6
    [torch.FloatTensor of size 1x1x3]