tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D

Просмотреть исходный код на GitHub

Операция глобального усреднения для пространственных данных.

Наследуется от: Layer, Module

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.GlobalAvgPool2D

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.keras.layers.GlobalAveragePooling2D, tf.compat.v1.keras.layers.GlobalAvgPool2D

tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(
    data_format=None, keepdims=False, **kwargs
)

Примеры:

input_shape = (2, 4, 5, 3)
x = tf.random.normal(input_shape)
y = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
print(y.shape)
(2, 3)

Аргументы

data_format Строка, одна из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок измерений ввода. channels_last соответствует вводу с формой (batch, height, width, channels), а channels_first соответствует вводу 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, он будет равен "channels_last".

keepdims Логическое значение, указывающее, сохранять ли пространственные размеры. Если keepdims равно False (по умолчанию), ранг тензора уменьшается для пространственных измерений. Если keepdims равно True, пространственные размеры сохраняются со значением 1. Поведение аналогично tf.reduce_mean или np.mean.

Аргументы
`data_format`	Строка, одна из `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок измерений ввода. `channels_last` соответствует вводу с формой `(batch, height, width, channels)`, а `channels_first` соответствует вводу 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, он будет равен "channels_last".
`keepdims`	Логическое значение, указывающее, сохранять ли пространственные размеры. Если `keepdims` равно `False` (по умолчанию), ранг тензора уменьшается для пространственных измерений. Если `keepdims` равно `True`, пространственные размеры сохраняются со значением 1. Поведение аналогично `tf.reduce_mean` или `np.mean`.

Форма входных данных:

Если data_format='channels_last': 4D тензор с формой (batch_size, rows, cols, channels).
Если data_format='channels_first': 4D тензор с формой (batch_size, channels, rows, cols).

Форма выходных данных:

Если keepdims=False: 2D тензор с формой (batch_size, channels).
Если keepdims=True:
- Если data_format='channels_last': 4D тензор с формой (batch_size, 1, 1, channels)
- Если data_format='channels_first': 4D тензор с формой (batch_size, channels, 1, 1)

© 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/keras/layers/GlobalAveragePooling2D