MaxPool

功能

最大池化。

输入

一个输入：

x：一个tensor，数据类型：float16，格式为NCHW。

输出

一个输出：

y：一个tensor，数据类型：float16，格式为NCHW。

属性

auto_pad：可选，支持SAME_UPPER、VALID、NOTSET。

storage_order：暂不支持该参数。

kernel_shape：可选，包括：

• kernel_shape[0]：数据类型：int32，指定沿H维度的窗口大小，取值范围为[1, 32768]，默认为1。
• kernel_shape[1]：数据类型：int32，指定沿W维度的窗口大小，取值范围为[1, 32768]，默认为1。

strides：可选，包括：

• strides[0]：数据类型：int32，指定沿H维度的步长，默认为1。
• strides[1]：数据类型：int32，指定沿W维度的步长，默认为1。

pads：可选，包括：

• pads[0]：数据类型：int32，指定顶部padding，默认为0。
• pads[1]：数据类型：int32，指定底部padding，默认为0。
• pads[2]：数据类型：int32，指定左部padding，默认为0。
• pads[3]：数据类型：int32，指定右部padding，默认为0。

ceil_mode：可选，数据类型：int32，取值：0（floor模式），1（ceil模式），默认为0。

约束

strides[0]或者strides[1]取值步长大于63时，会使用AI CPU计算，性能会下降。

kernel_shape_H或kernel_shape_W取值超过[1,255]，或者kernel_shape_H * kernel_shape_W > 256时，会使用AI CPU计算，导致性能下降。

1 <= input_w <= 4096。

当输入tensor的N是一个质数时，N应小于65535。

2D tensor输入不支持dilations。

auto_pad属性是VALID时，ceil_mode属性值必须为0。

pads属性和auto_pad属性不可同时使用。

支持的ONNX版本

Opset v8/v9/v10/v11/v12/v13/v14/v15/v16/v17/v18