AdaptiveAvgPool2d
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.. py:function:: paddle.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size, data_format="NCHW", name=None)

该算子根据输入 `x` , `output_size` 等参数对一个输入Tensor计算2D的自适应平均池化。输入和输出都是4-D Tensor，
默认是以 `NCHW` 格式表示的，其中 `N` 是 batch size, `C` 是通道数, `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::

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

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

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

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

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


参数
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    - **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，必须包含两个元素，H和W。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"NCHW"和"NHWC"。N是批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度。默认值："NCHW"。
    - **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`。

形状
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    - **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float16, float32, float64, int32或int64。
    - **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。 其数据类型与输入相同。


返回
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计算AdaptiveAvgPool2d的可调用对象

抛出异常
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    - ``ValueError`` - 如果 ``data_format`` 既不是"NCHW"也不是"NHWC"。

代码示例
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.. code-block:: python

        # adaptive avg pool2d
        # suppose input data in shape of [N, C, H, W], `output_size` is [m, n],
        # output shape is [N, C, m, n], adaptive pool divide H and W dimensions
        # of input data into m * n grids averagely and performs poolings in each
        # grid to get output.
        # adaptive avg pool performs calculations as follow:
        #
        #     for i in range(m):
        #         for j in range(n):
        #             hstart = floor(i * H / m)
        #             hend = ceil((i + 1) * H / m)
        #             wstart = floor(i * W / n)
        #             wend = ceil((i + 1) * W / n)
        #             output[:, :, i, j] = avg(input[:, :, hstart: hend, wstart: wend])
        #
        import paddle
        import numpy as np
        paddle.disable_static()
        input_data = np.random.rand(2, 3, 32, 32)
        x = paddle.to_tensor(input_data)
        # x.shape is [2, 3, 32, 32]
        adaptive_avg_pool = paddle.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=3)
        pool_out = adaptive_avg_pool(x = x)
        # pool_out.shape is [2, 3, 3, 3]