mindspore.mint.nn.AdaptiveMaxPool1d
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.. py:class:: mindspore.mint.nn.AdaptiveMaxPool1d(output_size, return_indices=False)

    对由多个输入平面组成的输入信号应用一维自适应最大池化。

    对于任何输入大小，输出大小为 :math:`L_{out}`。
    输出特征的数量等于输入平面的数量。

    .. warning::
        这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

    参数：
        - **output_size** (Union[int, tuple]) - 目标输出大小 :math:`L_{out}`。
        - **return_indices** (bool，可选) - 如果为 ``True``，输出最大值的索引。默认 ``False``。

    输入：
        - **input** (Tensor) - 输入 tensor，shape为 :math:`(N, C, L_{in})` 或 :math:`(C, L_{in})`。

    输出：
        Union(Tensor, tuple(Tensor, Tensor))。

        - 如果 `return_indices` 为 ``False``，返回 Tensor，其shape为 :math:`(N, C, L_{out})`，数据类型与 `input` 相同。
        - 如果 `return_indices` 为 ``True``，则是一个包含了两个 Tensor 的 tuple，表示计算结果以及生成 max 值的位置。