tf.compat.v1.layers.max_pooling1d

Максимальный слой пулинга для 1D входных данных.

tf.compat.v1.layers.max_pooling1d(
    inputs,
    pool_size,
    strides,
    padding='valid',
    data_format='channels_last',
    name=None
)

Переход на TF2

Этот API является устаревшим API, совместимым только с выполнением в режиме eager и tf.function, если вы используете его вместе с tf.compat.v1.keras.utils.track_tf1_style_variables

Обратитесь к разделу сопоставления моделей tf.layers в руководстве по миграции, чтобы узнать, как использовать вашу модель TensorFlow v1 в TF2 с Keras.

Соответствующий слой TensorFlow v2 — tf.keras.layers.MaxPooling1D.

Структурное сопоставление с родным TF2

Ни одно из поддерживаемых аргументов не изменило своего имени.

До:

y = tf.compat.v1.layers.max_pooling1d(x, pool_size=2, strides=2)

После:

Для миграции кода, использующего функциональные слои TF1, используйте функциональный API Keras:

x = tf.keras.Input((28, 28, 1))
y = tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=2)(x)
model = tf.keras.Model(x, y)

Описание

Аргументы
`inputs`	Тензор, над которым выполняется пулинг. Должен иметь ранг 3.
`pool_size`	Целое число или кортеж/список из одного целого числа, представляющего размер окна пулинга.
`strides`	Целое число или кортеж/список из одного целого числа, определяющего шаги операции пулинга.
`padding`	Строка. Метод заполнения, либо 'valid', либо 'same'. Регистр не учитывается.
`data_format`	Строка, одна из `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок измерений на входе. `channels_last` соответствует входным данным с формой `(batch, length, channels)`, в то время как `channels_first` соответствует входным данным с формой `(batch, channels, length)`.
`name`	Строка, имя слоя.

Возвращаемые значения
Тензор вывода, ранга 3.

Возможные исключения
`ValueError`	если выполнение в режиме eager включено.

© 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/layers/max_pooling1d