tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D

Операция глобального усредняющего пулинга для двумерных данных.

Наследует от: Layer, Operation

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.GlobalAvgPool2D

tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(
    data_format=None, keepdims=False, **kwargs
)

Используется в блокнотах

Используется в руководстве	Используется в обучающих материалах
Оценщики Прореживание для вывода на устройстве с помощью XNNPACK	Перенос обучения и тонкая настройка Симуляции TFF с ускорителями

Аргументы

data_format строка: "channels_last" или "channels_first". Порядок измерений во входных данных. "channels_last" соответствует входным данным с формой (batch, height, width, channels), а "channels_first" — входным данным с формой (batch, features, height, weight). По умолчанию используется значение image_data_format, заданное в файле конфигурации Keras по пути ~/.keras/keras.json. Если оно не задано, используется значение "channels_last".

keepdims Логическое значение, определяющее, следует ли сохранять временное измерение. Если keepdims равно False (по умолчанию), ранг тензора уменьшается за счет пространственных измерений. Если keepdims равно True, пространственные измерения сохраняются 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, height, width, channels)`, а `"channels_first"` — входным данным с формой `(batch, features, height, weight)`. По умолчанию используется значение `image_data_format`, заданное в файле конфигурации Keras по пути `~/.keras/keras.json`. Если оно не задано, используется значение `"channels_last"`.
`keepdims`	Логическое значение, определяющее, следует ли сохранять временное измерение. Если `keepdims` равно `False` (по умолчанию), ранг тензора уменьшается за счет пространственных измерений. Если `keepdims` равно `True`, пространственные измерения сохраняются с длиной 1. Поведение такое же, как у `tf.reduce_mean` или `np.mean`.

Форма входных данных:

Если data_format='channels_last': тензор 4D с формой (batch_size, height, width, channels)
Если data_format='channels_first': тензор 4D с формой (batch_size, channels, height, width)

Форма выходных данных:

Если keepdims=False: тензор 2D с формой (batch_size, channels).
Если keepdims=True:
- Если data_format="channels_last": тензор 4D с формой (batch_size, 1, 1, channels)
- Если data_format="channels_first": тензор 4D с формой (batch_size, channels, 1, 1)

Пример:

x = np.random.rand(2, 4, 5, 3)
y = keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
y.shape
(2, 3)

Атрибуты
`input`	Получает входные тензоры символьной операции. Возвращает только тензоры, соответствующие первому вызову операции.
`output`	Получает выходные тензоры слоя. Возвращает только тензоры, соответствующие первому вызову операции.

Методы

`from_config`

Посмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создает слой на основе его конфигурации.

Этот метод является обратным по отношению к get_config и позволяет создать такой же слой из словаря конфигурации. Он не обрабатывает связи слоев (за это отвечает Network) и веса (за это отвечает 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/GlobalAveragePooling2D