tf.keras.layers.MaxPool2D
| View source on GitHub |
Операция максимального пулинга для пространственных данных.
tf.keras.layers.MaxPool2D(
pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None, **kwargs
)
| Аргументы | |
|---|---|
pool_size | целое число или кортеж из 2 целых чисел, множители, на которые необходимо уменьшить масштаб (вертикаль, горизонталь). (2, 2) уменьшит входной размер в обоих пространственных измерениях вдвое. Если указано только одно целое число, одинаковая длина окна будет использоваться для обоих измерений. |
strides | Целое число, кортеж из 2 целых чисел или None. Значения шагов. Если None, будет использовано значение по умолчанию pool_size. |
padding | Один из "valid" или "same" (регистр не учитывается). |
data_format | Строка, один из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок измерений во входных данных. channels_last соответствует входам с формой (batch, height, width, channels), а channels_first соответствует входам с формой (batch, channels, height, width). По умолчанию используется значение image_data_format в файле конфигурации Keras по адресу ~/.keras/keras.json. Если вы его никогда не устанавливали, то будет "channels_last". |
Форма входа:
- Если
data_format='channels_last': 4-мерный тензор с формой(batch_size, rows, cols, channels). - Если
data_format='channels_first': 4-мерный тензор с формой(batch_size, channels, rows, cols).
Форма выхода:
- Если
data_format='channels_last': 4-мерный тензор с формой(batch_size, pooled_rows, pooled_cols, channels). - Если
data_format='channels_first': 4-мерный тензор с формой(batch_size, channels, pooled_rows, pooled_cols).
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/keras/layers/MaxPool2D
