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MindSpore / graphlearning

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mindspore_gl.nn.MaxPooling.rst 634 Bytes
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mindspore_gl.nn.MaxPooling

.. py:class:: mindspore_gl.nn.MaxPooling

    将最大池化应用于批处理图形中的节点。

    .. math::
        r^{(i)} = \max_{k=1}^{N_i}\left( x^{(i)}_k \right)

    输入:
        - **x** (Tensor) - 要更新的输入节点特征。Shape为 :math:`(N, D)`
          其中 :math:`N` 是节点数, :math:`D` 是节点的特征大小。
        - **g** (BatchedGraph) - 输入图。

    输出:
        - **x** (Tensor) - 图形的输出表示。Shape为 :math:`(2, D_{out})`,
          其中 :math:`D_{out}` 是节点的特征大小。
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