.. _cn_api_paddle_nn_AdaptiveMaxPool1D:

AdaptiveMaxPool1D
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.. py:class:: paddle.nn.AdaptiveMaxPool1D(output_size, return_mask=False, name=None)

根据输入 `x` , `output_size` 等参数对一个输入 Tensor 计算 1D 的自适应最大池化。输入和输出都是 3-D Tensor，
默认是以 `NCL` 格式表示的，其中 `N` 是 batch size, `C` 是通道数，`L` 是输入特征的长度。

计算公式如下：

..  math::

    lstart &= floor(i * L_{in} / L_{out})

    lend &= ceil((i + 1) * L_{in} / L_{out})

    Output(i) &= max(Input[lstart:lend])


参数
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    - **output_size** (int|list|tuple)：算子输出特征图的长度，其数据类型为 int,list 或 tuple。
    - **return_mask** (bool，可选)：如果设置为 True，则会与输出一起返回最大值的索引，默认为 False。
    - **name** (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为 None。

形状
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    - **x** (Tensor)：默认形状为（批大小，通道数，输出特征长度），即 NCL 格式的 3-D Tensor。其数据类型为 float32 或者 float64。
    - **output** (Tensor)：默认形状为（批大小，通道数，输出特征长度），即 NCL 格式的 3-D Tensor。其数据类型与输入 x 相同。

返回
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计算 AdaptiveMaxPool1D 的可调用对象


代码示例
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COPY-FROM: paddle.nn.AdaptiveMaxPool1D
