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mindspore.mint.nn.AdaptiveMaxPool1d
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.. py:class:: mindspore.mint.nn.AdaptiveMaxPool1d(output_size, return_indices=False)
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对由多个输入平面组成的输入信号应用1D自适应最大池化。
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对于任何输入大小，输出大小为 :math:`L_{out}` 。
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输出特征的数量等于输入平面的数量。
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.. warning::
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这是一个实验性API，后续可能修改或删除。
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.. note::
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Atlas训练系列产品不支持反向传播。
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参数：
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- **output_size** (Union[int, tuple]) - 目标输出的size :math:`L_{out}` 。
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- **return_indices** (bool，可选) - 如果为 ``True`` ，输出最大值的索引，默认值为 ``False`` 。
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输入：
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- **input** (Tensor) - 输入特征的shape为 :math:`(N, C, L_{in})` 或 :math:`(C, L_{in})` 。
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输出：
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Union(Tensor, tuple(Tensor, Tensor))。
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- 如果 `return_indices` 为 ``False`` ，返回Tensor, 其shape为 :math:`(N, C_{in}, L_{out})`，数据类型与 `input` 相同。
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- 如果 `return_indices` 为 ``True``，则是一个包含了两个Tensor的Tuple，表示计算结果以及生成max值的位置。
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异常：
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- **TypeError** - `input` 不是Tensor。
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- **TypeError** - `input` 中的数据不是float16、float32、float64。
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- **TypeError** - `output_size` 不是int或者tuple。
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- **TypeError** - `return_indices` 不是bool。
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- **ValueError** - `output_size` 是tuple，但大小不是1。
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