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mindspore.nn.AvgPool1d
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.. py:class:: mindspore.nn.AvgPool1d(kernel_size=1, stride=1, pad_mode="valid", padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True)
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在一个输入Tensor上应用1D平均池化运算，可被视为组成一个1D输入平面。
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通常，输入的shape为 :math:`(N_{in}, C_{in}, L_{in})` ，AvgPool1d在 :math:`(L_{in})` 维度上输出区域平均值。
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给定 `kernel_size` 为 :math:`l_{ker}` ， `stride` 为 :math:`s_0` ，公式定义如下：
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.. math::
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\text{output}(N_i, C_j, l) = \frac{1}{l_{ker}} \sum_{n=0}^{l_{ker}-1}
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\text{input}(N_i, C_j, s_0 \times l + n)
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.. note::
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该接口暂不支持Atlas A2 训练系列产品。
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参数：
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- **kernel_size** (int，可选) - 指定池化核尺寸大小，数据类型为整型。默认值： ``1`` 。
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- **stride** (int，可选) - 池化操作的移动步长，数据类型为整型。默认值： ``1`` 。
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- **pad_mode** (str，可选) - 指定填充模式，填充值为0。可选值为 ``"same"`` ， ``"valid"`` 或 ``"pad"`` 。默认值： ``"valid"`` 。
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- ``"same"``：在输入的两端填充，使得当 `stride` 为 ``1`` 时，输入和输出的shape一致。待填充的量由算子内部计算，若为偶数，则均匀地填充在四周，若为奇数，多余的填充量将补充在右端。如果设置了此模式， `padding` 必须为0。
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- ``"valid"``：不对输入进行填充，返回输出可能的最大长度，如果不能构成一个完整stride，那么额外的像素将被丢弃。如果设置了此模式， `padding` 必须为0。
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- ``"pad"``：对输入填充指定的量。在这种模式下，填充的量由 `padding` 参数指定。如果设置此模式， `padding` 必须大于或等于0。
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- **padding** (Union(int, tuple[int], list[int])，可选) - 池化填充值，只有 `pad` 模式才能设置为非0。默认值： ``0`` 。 `padding` 只能是一个整数或者包含一个整数的tuple/list，设定后，则会在输入的左边和右边填充 `padding` 次或者 `padding[0]` 次。
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- **ceil_mode** (bool，可选) - 若为 ``True`` ，使用ceil来计算输出shape。若为 ``False`` ，使用floor来计算输出shape。默认值： ``False`` 。
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- **count_include_pad** (bool，可选) - 如果为 ``True`` ，平均计算将包括零填充。默认值： ``True`` 。
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输入：
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- **x** (Tensor) - shape为 :math:`(N, C_{in}, L_{in})` 或 :math:`(C_{in}, L_{in})` 的Tensor。
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输出：
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shape为 :math:`(N, C_{out}, L_{out})` 或 :math:`(C_{out}, L_{out})` 的Tensor。
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其中，如果 `pad_mode` 为 `pad` 模式时，输出的shape计算公式如下：
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.. math::
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L_{out} = \left\lfloor \frac{L_{in} +
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2 \times \text{padding} - \text{kernel_size}}{\text{stride}} + 1\right\rfloor
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异常：
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- **TypeError** - `kernel_size` 或 `stride` 不是int。
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- **ValueError** - `pad_mode` 既不是"valid"，也不是"same" 或者 "pad"，不区分大小写。
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- **ValueError** - `kernel_size` 或 `stride` 小于1。
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- **ValueError** - `padding` 为tuple/list时长度不为1。
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- **ValueError** - `x` 的shape长度不等于2或3。
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- **ValueError** - `pad_mode` 不为 "pad" 的时候 `padding` 为非0。
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