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【Hackathon 6th No.29】为 paddle.nn.functional.max_unpool1d / max_unpool…
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…2d / max_unpool3d 进行功能增强 -part (#6622)
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NKNaN authored Apr 22, 2024
1 parent 87803f0 commit 52911e5
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Showing 6 changed files with 6 additions and 6 deletions.
2 changes: 1 addition & 1 deletion docs/api/paddle/nn/MaxUnPool1D_cn.rst
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -32,7 +32,7 @@ MaxUnPool1D

形状
:::::::::
- **x** (Tensor):默认形状为(批大小,通道数,长度),即 NCL 格式的 3-D Tensor。其数据类型为 float32 或 float64
- **x** (Tensor):默认形状为(批大小,通道数,长度),即 NCL 格式的 3-D Tensor。其数据类型为 float32, float64 或 int64
- **indices** (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 int32。
- **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。其数据类型与输入一致。

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2 changes: 1 addition & 1 deletion docs/api/paddle/nn/MaxUnPool2D_cn.rst
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -35,7 +35,7 @@ MaxUnPool2D

形状
:::::::::
- **x** (Tensor):默认形状为(批大小,通道数,高度,宽度),即 NCHW 格式的 4-D Tensor。其数据类型为 float32 或 float64
- **x** (Tensor):默认形状为(批大小,通道数,高度,宽度),即 NCHW 格式的 4-D Tensor。其数据类型为 float32, float64 或 int64
- **indices** (Tensor):默认形状为(批大小,通道数,输出特征高度,输出特征宽度),即 NCHW 格式的 4-D Tensor。其数据类型为 int32。
- **output** (Tensor):默认形状为(批大小,通道数,输出特征高度,输出特征宽度),即 NCHW 格式的 4-D Tensor。其数据类型与输入一致。

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2 changes: 1 addition & 1 deletion docs/api/paddle/nn/MaxUnPool3D_cn.rst
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -38,7 +38,7 @@ MaxUnPool3D

形状
:::::::::
- **x** (Tensor):默认形状为(批大小,通道数,深度,高度,宽度),即 NCDHW 格式的 5-D Tensor。其数据类型为 float32 或 float64
- **x** (Tensor):默认形状为(批大小,通道数,深度,高度,宽度),即 NCDHW 格式的 5-D Tensor。其数据类型为 float32, float64 或 int64
- **indices** (Tensor):默认形状为(批大小,通道数,输出特征深度,输出特征高度,输出特征宽度),即 NCDHW 格式的 5-D Tensor。其数据类型为 int32。
- **output** (Tensor):默认形状为(批大小,通道数,输出特征深度,输出特征高度,输出特征宽度),即 NCDHW 格式的 5-D Tensor。其数据类型与输入一致。

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2 changes: 1 addition & 1 deletion docs/api/paddle/nn/functional/max_unpool1d_cn.rst
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -24,7 +24,7 @@ max_unpool1d

参数
:::::::::
- **x** (Tensor) - 形状为 `[N,C,L]` 的 3-D Tensor,N 是批尺寸,C 是通道数,L 是特征长度,数据类型为 float32 或 float64
- **x** (Tensor) - 形状为 `[N,C,L]` 的 3-D Tensor,N 是批尺寸,C 是通道数,L 是特征长度,数据类型为 float32, float64 或 int64
- **indices** (Tensor) - 形状为 `[N,C,L]` 的 3-D Tensor,N 是批尺寸,C 是通道数,L 是特征长度,数据类型为 int32。
- **kernel_size** (int|list|tuple) - 反池化的滑动窗口大小。
- **stride** (int|list|tuple,可选) - 池化层的步长。如果它是一个元组或列表,它必须包含一个整数,(pool_stride_Length),默认值:None。
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2 changes: 1 addition & 1 deletion docs/api/paddle/nn/functional/max_unpool2d_cn.rst
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -27,7 +27,7 @@ max_unpool2d

参数
:::::::::
- **x** (Tensor) - 形状为 `[N,C,H,W]` 或 `[N,H,W,C]` 的 4-D Tensor,N 是批尺寸,C 是通道数,H 是特征高度,W 是特征宽度,数据类型为 float32 或 float64
- **x** (Tensor) - 形状为 `[N,C,H,W]` 或 `[N,H,W,C]` 的 4-D Tensor,N 是批尺寸,C 是通道数,H 是特征高度,W 是特征宽度,数据类型为 float32, float64 或 int64
- **indices** (Tensor) - 形状为 `[N,C,H,W]` 的 4-D Tensor,N 是批尺寸,C 是通道数,H 是特征高度,W 是特征宽度,数据类型为 int32。
- **kernel_size** (int|list|tuple) - 反池化的滑动窗口大小。
- **stride** (int|list|tuple,可选) - 池化层的步长。如果它是一个元组或列表,它必须是两个相等的整数,(pool_stride_Height, pool_stride_Width),默认值:None。
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2 changes: 1 addition & 1 deletion docs/api/paddle/nn/functional/max_unpool3d_cn.rst
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -30,7 +30,7 @@ max_unpool3d

参数
:::::::::
- **x** (Tensor) - 形状为 `[N,C,D,H,W]` 的 5-D Tensor,N 是批尺寸,C 是通道数,D 是特征深度,H 是特征高度,W 是特征宽度,数据类型为 float32 或 float64
- **x** (Tensor) - 形状为 `[N,C,D,H,W]` 的 5-D Tensor,N 是批尺寸,C 是通道数,D 是特征深度,H 是特征高度,W 是特征宽度,数据类型为 float32, float64 或 int64
- **indices** (Tensor) - 形状为 `[N,C,D,H,W]` 的 5-D Tensor,N 是批尺寸,C 是通道数,D 是特征深度,H 是特征高度,W 是特征宽度,数据类型为 int32。
- **kernel_size** (int|list|tuple) - 反池化的滑动窗口大小。
- **stride** (int|list|tuple,可选) - 池化层的步长。如果它是一个元组或列表,它必须是三个相等的整数,(pool_stride_Depth, pool_stride_Height, pool_stride_Width),默认值:None。
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