tf.keras.layers.AveragePooling3D

Операция усредняющего пулинга для 3D-данных (пространственных или пространственно-временных).

Наследует от: Layer, Operation

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.AvgPool3D

tf.keras.layers.AveragePooling3D(
    pool_size,
    strides=None,
    padding='valid',
    data_format=None,
    name=None,
    **kwargs
)

Уменьшает размер входных данных по пространственным измерениям (глубине, высоте и ширине), вычисляя среднее значение в окне входных данных (размер которого задается параметром pool_size) для каждого канала входных данных. Окно сдвигается на strides вдоль каждого измерения.

Аргументы
`pool_size`	Целое число или кортеж из 3 целых чисел — коэффициенты уменьшения размеров (dim1, dim2, dim3). Если указано только одно целое число, для всех измерений будет использоваться одинаковая длина окна.
`strides`	Целое число, кортеж из 3 целых чисел или None. Значения шага. Если указано None, по умолчанию используется `pool_size`. Если указано только одно целое число, для всех измерений будет использоваться одинаковый размер шага.
`padding`	Строка: `"valid"` или `"same"` (без учета регистра). `"valid"` означает отсутствие дополнения. При значении `"same"` входные данные равномерно дополняются слева и справа или сверху и снизу так, чтобы высота и ширина выходных данных совпадали с высотой и шириной входных данных.
`data_format`	Строка: `"channels_last"` или `"channels_first"`. Порядок измерений во входных данных. `"channels_last"` соответствует входным данным с формой `(batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)`, а `"channels_first"` — входным данным с формой `(batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)`. По умолчанию используется значение `image_data_format` из файла конфигурации Keras в `~/.keras/keras.json`. Если вы его не задавали, используется `"channels_last"`.

Форма входных данных:

Если data_format="channels_last": 5D-тензор с формой: (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)
Если data_format="channels_first": 5D-тензор с формой: (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)

Форма выходных данных:

Если data_format="channels_last": 5D-тензор с формой: (batch_size, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels)
Если data_format="channels_first": 5D-тензор с формой: (batch_size, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3)

Пример:

depth = 30
height = 30
width = 30
channels = 3

inputs = keras.layers.Input(shape=(depth, height, width, channels))
layer = keras.layers.AveragePooling3D(pool_size=3)
outputs = layer(inputs)  # Shape: (batch_size, 10, 10, 10, 3)

Атрибуты
`input`	Возвращает входной тензор (тензоры) символической операции. Возвращает только тензор (тензоры), соответствующий первому вызову операции.
`output`	Возвращает выходной тензор (тензоры) слоя. Возвращает только тензор (тензоры), соответствующий первому вызову операции.

Методы

`from_config`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создает слой на основе его конфигурации.

Этот метод является обратным по отношению к get_config и позволяет создать тот же слой из словаря конфигурации. Он не обрабатывает связи между слоями (это делает Network) и веса (это делает set_weights).

Аргументы
`config`	Словарь Python, обычно являющийся результатом вызова get_config.

Возвращает
Экземпляр слоя.

`symbolic_call`

Просмотреть исходный код

symbolic_call(
    *args, **kwargs
)

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/AveragePooling3D