tf.keras.layers.MaxPool2D

Операция максимального пулинга для двумерных пространственных данных.

Наследуется от: Layer, Operation

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.MaxPooling2D

tf.keras.layers.MaxPool2D(
    pool_size=(2, 2),
    strides=None,
    padding='valid',
    data_format=None,
    name=None,
    **kwargs
)

Используется в ноутбуках

Используется в руководстве	Используется в учебных пособиях
Эффективный Tensorflow 2 Редкость весов с помощью структурной обрезки	Классификация изображений Адаптация данных Загрузка и предварительная обработка изображений Настраиваемое обучение с tf.distribute.Strategy Сверточная нейронная сеть (CNN)

Уменьшает размер входных данных по пространственным измерениям (высота и ширина), беря максимальное значение в окне входных данных (размером, определяемым pool_size) для каждого канала входных данных. Окно смещается на strides по каждому измерению.

Результирующая форма выходных данных при использовании опции "valid" заполнения имеет пространственную форму (количество строк или столбцов) из: output_shape = math.floor((input_shape - pool_size) / strides) + 1 (при input_shape >= pool_size)

Результирующая форма выходных данных при использовании опции "same" заполнения: output_shape = math.floor((input_shape - 1) / strides) + 1

Аргументы
`pool_size`	целое число или кортеж из 2 целых чисел, множители уменьшения размера (dim1, dim2). Если указано только одно целое число, то одинаковая длина окна будет использоваться для всех измерений.
`strides`	целое число или кортеж из 2 целых чисел или None. Значения шагов. Если None, то будет по умолчанию `pool_size`. Если указано только одно целое число, то одинаковый размер шага будет использоваться для всех измерений.
`padding`	строка, либо `"valid"` или `"same"` (регистр не учитывается). `"valid"` означает отсутствие заполнения. `"same"` приводит к выравниванию заполнения влево/вправо или вверх/вниз входных данных таким образом, что выходные данные имеют такие же размеры высоты/ширины, что и входные данные.
`data_format`	строка, либо `"channels_last"` или `"channels_first"`. Порядок измерений во входных данных. `"channels_last"` соответствует входным данным с формой `(batch, height, width, channels)`, в то время как `"channels_first"` соответствует входным данным с формой `(batch, channels, height, width)`. По умолчанию используется значение `image_data_format`, найденное в файле конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если вы никогда этого не задавали, то это будет `"channels_last"`.

Форма входных данных:

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

Форма выходных данных:

Если data_format="channels_last": 4D тензор с формой (batch_size, pooled_height, pooled_width, channels).
Если data_format="channels_first": 4D тензор с формой (batch_size, channels, pooled_height, pooled_width).

Примеры:

strides=(1, 1) и padding="valid":

x = np.array([[1., 2., 3.],
              [4., 5., 6.],
              [7., 8., 9.]])
x = np.reshape(x, [1, 3, 3, 1])
max_pool_2d = keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2),
   strides=(1, 1), padding="valid")
max_pool_2d(x)

strides=(2, 2) и padding="valid":

x = np.array([[1., 2., 3., 4.],
              [5., 6., 7., 8.],
              [9., 10., 11., 12.]])
x = np.reshape(x, [1, 3, 4, 1])
max_pool_2d = keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2),
   strides=(2, 2), padding="valid")
max_pool_2d(x)

stride=(1, 1) и padding="same":

x = np.array([[1., 2., 3.],
              [4., 5., 6.],
              [7., 8., 9.]])
x = np.reshape(x, [1, 3, 3, 1])
max_pool_2d = keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2),
   strides=(1, 1), padding="same")
max_pool_2d(x)

Атрибуты
`input`	Извлекает тензор(ы) входа(ов) символической операции. Возвращает только тензор(ы), соответствующие первому вызову операции.
`output`	Извлекает тензор(ы) выхода(ов) слоя. Возвращает только тензор(ы), соответствующие первому вызову операции.

Методы

`from_config`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создаёт слой по его конфигурации.

Этот метод является обратным get_config, способным создать тот же слой из словаря конфигурации. Он не обрабатывает соединение слоёв (обрабатывается сетью), ни веса (обрабатываются set_weights).

Аргументы
`config`	Словарь Python, обычно результат 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/MaxPool2D