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Python tf.compat.v1.layers.max_pooling1d用法及代码示例


一维输入的最大池化层。

用法

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

参数

  • inputs 要汇集的张量。必须有3级。
  • pool_size 一个整数或单个整数的元组/列表,表示池化窗口的大小。
  • strides 一个整数或单个整数的元组/列表,指定池操作的步长。
  • padding 一个字符串。填充方法,'valid' 或 'same'。不区分大小写。
  • data_format 一个字符串,是 channels_last (默认)或 channels_first 之一。输入中维度的排序。 channels_last 对应于形状为 (batch, length, channels) 的输入,而 channels_first 对应于形状为 (batch, channels, length) 的输入。
  • name 一个字符串,图层的名称。

返回

  • 秩为 3 的输出张量。

抛出

  • ValueError 如果启用了即刻执行。

迁移到 TF2

警告:这个 API 是为 TensorFlow v1 设计的。继续阅读有关如何从该 API 迁移到本机 TensorFlow v2 等效项的详细信息。见TensorFlow v1 到 TensorFlow v2 迁移指南有关如何迁移其余代码的说明。

此 API 是一个遗留 api,仅与 Eager Execution 和 tf.function 兼容,如果您将其与 tf.compat.v1.keras.utils.track_tf1_style_variables 结合使用

请参阅迁移指南的 tf.layers 模型映射部分,了解如何在 TF2 中将 TensorFlow v1 模型与 Keras 一起使用。

对应的 TensorFlow v2 层是 tf.keras.layers.MaxPooling1D

到原生 TF2 的结构映射

支持的参数均未更改名称。

前:

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

后:

要使用 TF1 函数层迁移代码,请使用 Keras 函数 API:

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

相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.compat.v1.layers.max_pooling1d。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。