如果输入大小为6460如何通过nnAdaptiveAvgPool1d将其池化为6410

可以使用以下代码：

import torch.nn as nn

pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(output_size=10)
x = torch.randn(64, 60)
output = pool(x.unsqueeze(0)).squeeze(0)
print(output.size())  # torch.Size([64, 10])

首先，我们创建了一个nn.AdaptiveAvgPool1d对象，将其输出大小设置为10。然后，我们生成一个大小为[64，60]的输入张量x，通过将其添加一个维度来扩展为[1，64，60]，以使其能够传递给池化层。我们使用pool将输入池化为大小[64，10]，并使用squeeze操作删除添加的维度，从而得到我们想要的输出大小。