tf.keras.layers.MaxPool1D

Операция максимального пулинга для 1D временных данных.

Наследуется от: Layer, Operation

Просмотр псевдонимов

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 ноутбуках

Используется в руководстве	Используется в учебных пособиях
Использование сопряжения контрфактических лоджитов с Keras	Прогнозирование токсичности комментариев на Вики

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

Полученная выходная форма при использовании опции заполнения "valid" имеет размер: output_shape = (input_shape - pool_size + 1) / strides).

Полученная выходная форма при использовании опции заполнения "same" имеет размер: output_shape = input_shape / strides

Args
`pool_size`	int, размер окна максимального пулинга.
`strides`	int или None. Указывает, насколько окно пулинга перемещается на каждый шаг пулинга. Если None, по умолчанию используется `pool_size`.
`padding`	строка, либо `"valid"`, либо `"same"` (регистр не учитывается). `"valid"` означает отсутствие заполнения. `"same"` приводит к равномерному заполнению слева/справа или сверху/снизу входных данных таким образом, что выходные размеры высоты/ширины совпадают с входными.
`data_format`	строка, либо `"channels_last"`, либо `"channels_first"`. Порядок размерностей ввода. `"channels_last"` соответствует входным данным с размером `(batch, steps, features)`, а `"channels_first"` соответствует входным данным с размером `(batch, features, steps)`. По умолчанию используется значение `image_data_format`, найденное в файле конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если вы его никогда не задавали, он будет `"channels_last"`.

Форма входа:

Если data_format="channels_last": 3D тензор размером (batch_size, steps, features).
Если data_format="channels_first": 3D тензор размером (batch_size, features, steps).

Форма выхода:

Если data_format="channels_last": 3D тензор размером (batch_size, downsampled_steps, features).
Если data_format="channels_first": 3D тензор размером (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(ые) тензор(ы) символьной операции. Возвращает только тензор(ы), соответствующие первому вызову операции.
`output`	Возвращает выходной(ые) тензор(ы) слоя. Возвращает только тензор(ы), соответствующие первому вызову операции.

Методы

`from_config`

Перейти к исходному коду

@classmethod
from_config(
    config
)

Создаёт слой из его конфигурации.

Этот метод является обратным к get_config, способным создать тот же слой из словаря конфигурации. Он не обрабатывает подключение слоёв (обрабатывается сетью), а также веса (обрабатывается set_weights).

Args
`config`	Словарь Python, обычно результат вызова get_config.

Возвращает
Экземпляр слоя.

`symbolic_call`

Перейти к исходному коду

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