tf.raw_ops.FractionalAvgPool

Выполняет фракционную усредняющую выборку входных данных.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.FractionalAvgPool

tf.raw_ops.FractionalAvgPool(
    value, pooling_ratio, pseudo_random=False, overlapping=False,
    deterministic=False, seed=0, seed2=0, name=None
)

Фракционная усредняющая выборка аналогична фракционной максимальной выборке на этапе генерации области выборки. Единственное различие заключается в том, что после генерации областей выборки в каждой области выборки выполняется операция усреднения вместо операции нахождения максимума.

Аргументы
`value`	A `Tensor`. Должно быть одним из следующих типов: `float32`, `float64`, `int32`, `int64`. 4-мерное с формой `[batch, height, width, channels]`.
`pooling_ratio`	Список `floats` длиной `>= 4`. Коэффициент выборки для каждого измерения `value`, в настоящее время поддерживаются только измерения строки и столбца и должны быть >= 1,0. Например, допустимый коэффициент выборки выглядит так: [1.0, 1.44, 1.73, 1.0]. Первые и последние элементы должны быть 1.0, так как выборка по измерениям партии и каналам не допускается. 1.44 и 1.73 соответственно являются коэффициентами выборки по измерениям высоты и ширины.
`pseudo_random`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Если установлено в True, генерирует последовательность выборки псевдослучайным образом, в противном случае — случайным образом. Разницу между псевдослучайным и случайным генератором см. в статье Бенджамин Грахам, Фракционная максимальная выборка.
`overlapping`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Если установлено в True, это означает, что при выборке значения на границе смежных ячеек выборки используются обеими ячейками. Например: `index 0 1 2 3 4` `value 20 5 16 3 7` Если последовательность выборки — [0, 2, 4], то 16 в индексе 2 будет использоваться дважды. Результатом фракционной усредняющей выборки будет [41/3, 26/3].
`deterministic`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Если установлено в True, при итерации по узлу FractionalAvgPool в вычислительном графе будет использоваться фиксированная область выборки. В основном используется в модульных тестах для обеспечения детерминированности FractionalAvgPool.
`seed`	Необязательное `int`. По умолчанию `0`. Если либо seed, либо seed2 установлены отличными от нуля, генератор случайных чисел инициализируется заданным seed. В противном случае он инициализируется случайным seed.
`seed2`	Необязательный `int`. По умолчанию `0`. Второй seed для предотвращения конфликтов seed.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
Кортеж объектов `Tensor` (выходные данные, последовательность выборки строк, последовательность выборки столбцов).
`output`	A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `value`.
`row_pooling_sequence`	A `Tensor` типа `int64`.
`col_pooling_sequence`	A `Tensor` типа `int64`.

© 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/r2.3/api_docs/python/tf/raw_ops/FractionalAvgPool