tf.keras.layers.MaxPool1D

Операция максимальной пулинговой выборки для одномерных временных данных.

Наследуется от: Layer, Operation

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.MaxPooling1D

tf.keras.layers.MaxPool1D(
    pool_size=2,
    strides=None,
    padding='valid',
    data_format=None,
    name=None,
    **kwargs
)

Используется в блокнотах

Используется в руководстве	Используется в учебных материалах
Использование Counterfactual Logit Pairing с Keras	Прогнозирование токсичности комментариев на Wiki Talk

Уменьшает размер входного представления, выбирая максимальное значение в пространственном окне размером pool_size. Окно сдвигается на strides.

Результирующий выход при использовании параметра заполнения "valid" имеет форму: output_shape = (input_shape - pool_size + 1) / strides).

Форма результирующего выхода при использовании параметра заполнения "same": output_shape = input_shape / strides

Аргументы
`pool_size`	Целое число, размер окна максимальной пулинговой выборки.
`strides`	Целое число или None. Задает величину сдвига окна пулинговой выборки на каждом шаге. Если указано None, по умолчанию используется `pool_size`.
`padding`	Строка: `"valid"` или `"same"` (без учета регистра). `"valid"` означает отсутствие заполнения. При значении `"same"` входные данные равномерно дополняются слева и справа или сверху и снизу, чтобы высота/ширина выхода совпадала с высотой/шириной входных данных.
`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"` соответствует входным данным с формой `(batch, features, steps)`. По умолчанию используется значение `image_data_format`, указанное в файле конфигурации Keras: `~/.keras/keras.json`. Если значение не задано, используется `"channels_last"`.

Форма входных данных:

Если data_format="channels_last": тензор размерности 3 с формой (batch_size, steps, features).
Если data_format="channels_first": тензор размерности 3 с формой (batch_size, features, steps).

Форма выходных данных:

Если data_format="channels_last": тензор размерности 3 с формой (batch_size, downsampled_steps, features).
Если data_format="channels_first": тензор размерности 3 с формой (batch_size, features, downsampled_steps).

Примеры:

strides=1 и padding="valid":

x = np.array([1., 2., 3., 4., 5.])
x = np.reshape(x, [1, 5, 1])
max_pool_1d = keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2,
   strides=1, padding="valid")
max_pool_1d(x)

strides=2 и padding="valid":

x = np.array([1., 2., 3., 4., 5.])
x = np.reshape(x, [1, 5, 1])
max_pool_1d = keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2,
   strides=2, padding="valid")
max_pool_1d(x)

strides=1 и padding="same":

x = np.array([1., 2., 3., 4., 5.])
x = np.reshape(x, [1, 5, 1])
max_pool_1d = keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2,
   strides=1, padding="same")
max_pool_1d(x)

Атрибуты
`input`	Возвращает входной тензор (тензоры) символьной 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 такой же слой на основе словаря конфигурации. Он не обрабатывает связи слоев (это делает Network) и веса (это делает set_weights).

Аргументы
`config`	Словарь Python, обычно являющийся результатом 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/MaxPool1D