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mindspore.ops.MaxPool
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.. py:class:: mindspore.ops.MaxPool(kernel_size=1, strides=1, pad_mode="valid", data_format="NCHW")
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对输入的多维数据进行二维的最大池化运算。
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在一个输入Tensor上应用2D max pooling，可被视为2D输入平面。
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通常，输入的shape为 :math:`(N_{in}, C_{in}, H_{in}, W_{in})` ，MaxPool在 :math:`(H_{in}, W_{in})` 维度输出区域最大值。给定 `kernel_size` 为 :math:`ks = (h_{ker}, w_{ker})` 和 `stride` :math:`s = (s_0, s_1)` ，运算如下：
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.. math::
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\text{output}(N_i, C_j, h, w) = \max_{m=0, \ldots, h_{ker}-1} \max_{n=0, \ldots, w_{ker}-1}
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\text{input}(N_i, C_j, s_0 \times h + m, s_1 \times w + n)
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参数：
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- **kernel_size** (Union[int, tuple[int]]) - 指定池化核尺寸大小。由一个整数或者是两个整数组成的tuple，表示高和宽。默认值： ``1`` 。
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- **strides** (Union[int, tuple[int]]) - 池化操作的移动步长，由一个整数或者是两个整数组成的tuple，表示高和宽上的移动步长。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"`` 或 ``"valid"``。默认值： ``"valid"`` 。
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- ``"same"``：在输入的四周填充，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底部/右侧。
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- ``"valid"``：不对输入进行填充，返回输出可能的最大高度和宽度，不能构成一个完整stride的额外的像素将被丢弃。
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- **data_format** (str) - 输入和输出的数据格式。可选值为 ``"NHWC"`` 或 ``"NCHW"`` 。默认值： ``"NCHW"`` 。
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输入：
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- **x** (Tensor) - shape为 :math:`(N, C_{in}, H_{in}, W_{in})` 的Tensor。
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支持数据类型：
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- CPU：float16、float32、float64。
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- GPU/Ascend：float16、float32。
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输出：
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Tensor，shape为 :math:`(N, C_{out}, H_{out}, W_{out})` 。
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异常：
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- **TypeError** - `kernel_size` 或 `strides` 既不是int也不是tuple。
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- **ValueError** - `pad_mode` 既不是 ``"valid"`` 也不是 ``"same"`` （不区分大小写）。
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- **ValueError** - `data_format` 既不是 ``"NCHW"`` 也不是 ``"NHWC"`` 。
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- **ValueError** - `kernel_size` 或 `strides` 小于1。
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- **ValueError** - `input` 的shape长度不等于4。
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