Python tf.compat.v1.nn.pool用法及代码示例

执行 N-D 池化操作。

用法

tf.compat.v1.nn.pool(
    input, window_shape, pooling_type, padding, dilation_rate=None, strides=None,
    name=None, data_format=None, dilations=None
)

参数

input 如果 data_format 不以 "NC"(默认)开头，则为 N+2 阶张量，形状为 [batch_size] + input_spatial_shape + [num_channels]，如果 data_format 以 "NC" 开头，则为 [batch_size, num_channels] + input_spatial_shape。池化仅发生在空间维度上。
window_shape N 个整数的序列 >= 1。
pooling_type 指定池操作，必须是"AVG" 或"MAX"。
padding 填充算法，必须是"SAME" 或"VALID"。有关详细信息，请参阅tf.nn.convolution 的"returns" 部分。
dilation_rate 可选的。膨胀率。 N 个整数列表 >= 1。默认为 [1]N. 如果 dilation_rate 的任何值 > 1，则所有 strides 的值都必须为 1。
strides 可选的。 N 个整数的序列 >= 1。默认为 [1]N。如果任何 strides 值 > 1，则 dilation_rate 的所有值都必须为 1。
name 可选的。操作的名称。
data_format 一个字符串或无。指定input 和输出的通道维度是最后一个维度(默认，或者如果data_format 不以"NC" 开头)，还是第二个维度(如果data_format 以"NC" 开头)。对于 N=1，有效值为 "NWC"(默认)和 "NCW"。对于 N=2，有效值为 "NHWC"(默认)和 "NCHW"。对于 N=3，有效值为 "NDHWC"(默认)和 "NCDHW"。
dilations dilation_rate 的别名

N+2 阶张量，形状为 [batch_size] + output_spatial_shape + [num_channels]
如果 data_format 为 None 或不以 "NC" 开头，或

[batch_size, num_channels] + output_spatial_shape

如果data_format以"NC"开头，其中output_spatial_shape取决于填充的值：

如果填充 = "SAME"：output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] /strides[i])

如果填充 = "VALID"：output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - (window_shape[i] - 1) * dilation_rate[i]) /strides[i])。

抛出

ValueError 如果参数无效。

在 data_format 不以 "NC" 开头的情况下，计算 0

output[b, x[0], ..., x[N-1], c] =
    REDUCE_{z[0], ..., z[N-1]}
      input[b,
            x[0] * strides[0] - pad_before[0] + dilation_rate[0]*z[0],
            ...
            x[N-1]*strides[N-1] - pad_before[N-1] + dilation_rate[N-1]*z[N-1],
            c],

其中归约函数 REDUCE 取决于 pooling_type 的值，而 pad_before 是根据 padding 的值定义的，如tf.nn.convolution 的"returns" 部分所述，详情参见tf.nn.convolution。减少从不包括越界位置。

在 data_format 以 "NC" 开头的情况下，input 和输出简单地转置如下：

pool(input, data_format, **kwargs) =
    tf.transpose(pool(tf.transpose(input, [0] + range(2,N+2) + [1]),
                      **kwargs),
                 [0, N+1] + range(1, N+1))

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.nn.pool。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。

用法

参数

返回

抛出