adaptive_avg_pool3d
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.. py:function:: paddle.nn.functional.adaptive_avg_pool3d(x, output_size, data_format='NCDHW', name=None)

该算子根据输入 `x` , `output_size` 等参数对一个输入Tensor计算3D的自适应平均池化。输入和输出都是5-D Tensor，
默认是以 `NCDHW` 格式表示的，其中 `N` 是 batch size, `C` 是通道数, `D` 是特征图长度, `H` 是输入特征的高度, `H` 是输入特征的宽度。

计算公式如下:

..  math::

    dstart &= floor(i * D_{in} / D_{out})

    dend &= ceil((i + 1) * D_{in} / D_{out})

    hstart &= floor(j * H_{in} / H_{out})

    hend &= ceil((j + 1) * H_{in} / H_{out})

    wstart &= floor(k * W_{in} / W_{out})

    wend &= ceil((k + 1) * W_{in} / W_{out})

    Output(i ,j, k) &= \frac{sum(Input[dstart:dend, hstart:hend, wstart:wend])}{(dend - dstart) * (hend - hstart) * (wend - wstart)}
 


参数
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    - **x** (Tensor): 默认形状为（批大小，通道数，长度，高度，宽度），即NCDHW格式的5-D Tensor。 其数据类型为float16, float32, float64, int32或int64.
    - **output_size** (int|list|turple): 算子输出特征图的尺寸，如果其是list或turple类型的数值，必须包含三个元素，D，H和W。D，H和W既可以是int类型值也可以是None，None表示与输入特征尺寸相同。
    - **data_format** (str): 输入和输出的数据格式，可以是"NCDHW"和"NDHWC"。N是批尺寸，C是通道数，D是特征长度，H是特征高度，W是特征宽度。默认值："NCDHW"。
    - **name** (str，可选): 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。

返回
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``Tensor``, 默认形状为（批大小，通道数，输出特征长度，输出特征高度，输出特征宽度），即NCDHW格式的5-D Tensor，其数据类型与输入相同。

抛出异常
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    - ``ValueError`` - 如果 ``data_format`` 既不是"NCDHW"也不是"NDHWC"。

代码示例
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.. code-block:: python

        # adaptive avg pool3d
        # suppose input data in shape of [N, C, D, H, W], `output_size` is [l, m, n],
        # output shape is [N, C, l, m, n], adaptive pool divide D, H and W dimensions
        # of input data into l * m * n grids averagely and performs poolings in each
        # grid to get output.
        # adaptive avg pool performs calculations as follow:
        #
        #     for i in range(l):
        #         for j in range(m):
        #             for k in range(n):
        #                 dstart = floor(i * D / l)
        #                 dend = ceil((i + 1) * D / l)
        #                 hstart = floor(j * H / m)
        #                 hend = ceil((j + 1) * H / m)
        #                 wstart = floor(k * W / n)
        #                 wend = ceil((k + 1) * W / n)
        #                 output[:, :, i, j, k] =
        #                     avg(input[:, :, dstart:dend, hstart: hend, wstart: wend])
        import paddle
        import numpy as np
        paddle.disable_static()
        input_data = np.random.rand(2, 3, 8, 32, 32)
        x = paddle.to_tensor(input_data)
        # x.shape is [2, 3, 8, 32, 32]
        pool_out = paddle.nn.functional.adaptive_avg_pool3d(
                        x = x,
                        output_size=[3, 3, 3])
        # pool_out.shape is [2, 3, 3, 3, 3]