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
)

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。

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 。

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。