tf.keras.layers.MaxPool3D

Операция максимального пулинга для 3D-данных (пространственных или пространственно-временных).

Наследуется от: Layer, Operation

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.MaxPooling3D

tf.keras.layers.MaxPool3D(
    pool_size=(2, 2, 2),
    strides=None,
    padding='valid',
    data_format=None,
    name=None,
    **kwargs
)

Уменьшает размер входных данных вдоль пространственных измерений (глубины, высоты и ширины), выбирая максимальное значение в окне входных данных (размер которого определяется параметром pool_size) для каждого канала входных данных. Окно сдвигается на strides вдоль каждого измерения.

Аргументы
`pool_size`	целое число или кортеж из 3 целых чисел — коэффициенты уменьшения размера (dim1, dim2, dim3). Если указано только одно целое число, для всех измерений будет использоваться одинаковая длина окна.
`strides`	целое число, кортеж из 3 целых чисел или None. Значения шага. Если указано None, по умолчанию используется `pool_size`. Если указано только одно целое число, для всех измерений будет использоваться одинаковый шаг.
`padding`	строка: `"valid"` или `"same"` (без учёта регистра). `"valid"` означает отсутствие дополнения. При значении `"same"` дополнение равномерно добавляется слева и справа или сверху и снизу входных данных, чтобы высота и ширина выходных данных совпадали с высотой и шириной входных данных.
`data_format`	строка: `"channels_last"` или `"channels_first"`. Порядок измерений во входных данных. `"channels_last"` соответствует входным данным с формой `(batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)`, а `"channels_first"` — входным данным с формой `(batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)`. По умолчанию используется значение `image_data_format` из файла конфигурации Keras в `~/.keras/keras.json`. Если это значение не задано, используется `"channels_last"`.

Форма входных данных:

Если data_format="channels_last": тензор 5D с формой: (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)
Если data_format="channels_first": тензор 5D с формой: (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)

Форма выходных данных:

Если data_format="channels_last": тензор 5D с формой: (batch_size, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels)
Если data_format="channels_first": тензор 5D с формой: (batch_size, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3)

Пример:

depth = 30
height = 30
width = 30
channels = 3

inputs = keras.layers.Input(shape=(depth, height, width, channels))
layer = keras.layers.MaxPooling3D(pool_size=3)
outputs = layer(inputs)  # Shape: (batch_size, 10, 10, 10, 3)

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

Методы

`from_config`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создаёт слой на основе его конфигурации.

Этот метод является обратным по отношению к get_config и позволяет создать экземпляр того же слоя 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`

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/MaxPool3D