tf.keras.layers.GlobalMaxPool1D
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Операция глобального максимального пулинга для 1D временных данных.
tf.keras.layers.GlobalMaxPool1D(
data_format='channels_last', **kwargs
)
Уменьшает размер входного представления, выбирая максимальное значение по временной размерности.
Например:
x = tf.constant([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.], [7., 8., 9.]])
x = tf.reshape(x, [3, 3, 1])
x
<tf.Tensor: shape=(3, 3, 1), dtype=float32, numpy=
array([[[1.], [2.], [3.]],
[[4.], [5.], [6.]],
[[7.], [8.], [9.]]], dtype=float32)>
max_pool_1d = tf.keras.layers.GlobalMaxPooling1D()
max_pool_1d(x)
<tf.Tensor: shape=(3, 1), dtype=float32, numpy=
array([[3.],
[6.],
[9.], dtype=float32)>
| Аргументы | |
|---|---|
data_format | Строка, одна из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок измерений ввода. channels_last соответствует входам с формой (batch, steps, features), а channels_first соответствует входам с формой (batch, features, steps). |
Форма входа:
- Если
data_format='channels_last': 3D тензор с формой:(batch_size, steps, features) - Если
data_format='channels_first': 3D тензор с формой:(batch_size, features, steps)
Форма вывода:
2D тензор с формой (batch_size, features).
© 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/r2.4/api_docs/python/tf/keras/layers/GlobalMaxPool1D
