tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D

Операция глобального усредняющего пулинга для временных данных.

Наследуется от: Layer, Operation

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.GlobalAvgPool1D

tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(
    data_format=None, keepdims=False, **kwargs
)

Используется в блокнотах

Используется в руководствах
Базовая классификация текста Регуляризация графов для классификации тональности с использованием синтезированных графов Использование контекстных признаков Создание моделей глубокого поиска Использование дополнительных признаков: предварительная обработка признаков

Используется в руководствах

Аргументы

data_format строка: "channels_last" или "channels_first". Порядок измерений во входных данных. "channels_last" соответствует входным данным с формой (batch, steps, features), а "channels_first" — входным данным с формой (batch, features, steps). По умолчанию используется значение image_data_format из файла конфигурации Keras по адресу ~/.keras/keras.json. Если вы не задавали это значение, оно будет равно "channels_last".

keepdims Логическое значение, определяющее, нужно ли сохранять временное измерение. Если keepdims равно False (по умолчанию), ранг тензора уменьшается для пространственных измерений. Если keepdims равно True, временное измерение сохраняется с длиной 1. Поведение такое же, как у tf.reduce_mean или np.mean.

Аргументы
`data_format`	строка: `"channels_last"` или `"channels_first"`. Порядок измерений во входных данных. `"channels_last"` соответствует входным данным с формой `(batch, steps, features)`, а `"channels_first"` — входным данным с формой `(batch, features, steps)`. По умолчанию используется значение `image_data_format` из файла конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если вы не задавали это значение, оно будет равно `"channels_last"`.
`keepdims`	Логическое значение, определяющее, нужно ли сохранять временное измерение. Если `keepdims` равно `False` (по умолчанию), ранг тензора уменьшается для пространственных измерений. Если `keepdims` равно `True`, временное измерение сохраняется с длиной 1. Поведение такое же, как у `tf.reduce_mean` или `np.mean`.

Аргументы вызова
`inputs`	Трёхмерный тензор.
`mask`	Двоичный тензор формы `(batch_size, steps)`, указывающий, следует ли маскировать данный шаг (исключить его из среднего значения).

Форма входных данных:

Если data_format='channels_last': трёхмерный тензор формы (batch_size, steps, features)
Если data_format='channels_first': трёхмерный тензор формы (batch_size, features, steps)

Форма выходных данных:

Если keepdims=False: двумерный тензор формы (batch_size, features).
Если keepdims=True:
- Если data_format="channels_last": трёхмерный тензор формы (batch_size, 1, features)
- Если data_format="channels_first": трёхмерный тензор формы (batch_size, features, 1)

Пример:

x = np.random.rand(2, 3, 4)
y = keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(x)
y.shape
(2, 4)

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

Методы

`from_config`

Посмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создаёт слой из его конфигурации.

Этот метод является обратным к get_config и позволяет создать такой 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`

Посмотреть 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/GlobalAveragePooling1D