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Python tf.keras.layers.AveragePooling3D用法及代码示例


3D 数据(空间或spatio-temporal)的平均池化操作。

继承自:LayerModule

用法

tf.keras.layers.AveragePooling3D(
    pool_size=(2, 2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None,
    **kwargs
)

参数

  • pool_size 3 个整数的元组,缩小比例的因子(dim1,dim2,dim3)。 (2, 2, 2) 将在每个维度中将 3D 输入的大小减半。
  • strides 3 个整数的元组,或无。跨步值。
  • padding "valid""same" 之一(不区分大小写)。 "valid" 表示没有填充。 "same" 导致在输入的左/右或上/下均匀填充,以使输出具有与输入相同的高度/宽度尺寸。
  • 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, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 的输入,而 channels_first 对应于形状为 (batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 的输入。它默认为您的 Keras 配置文件中的 image_data_format~/.keras/keras.json 。如果您从未设置它,那么它将是"channels_last"。

通过对输入的每个通道在输入窗口(大小由 pool_size 定义)上取平均值,沿其空间维度(深度、高度和宽度)对输入进行下采样。窗口沿每个维度移动strides

输入形状:

  • 如果data_format='channels_last':5D张量,形状:(batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)
  • 如果data_format='channels_first':5D张量,形状:(batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)

输出形状:

  • 如果data_format='channels_last':5D张量,形状:(batch_size, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels)
  • 如果data_format='channels_first':5D张量,形状:(batch_size, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3)

例子:

depth = 30
height = 30
width = 30
input_channels = 3

inputs = tf.keras.Input(shape=(depth, height, width, input_channels))
layer = tf.keras.layers.AveragePooling3D(pool_size=3)
outputs = layer(inputs)  # Shape:(batch_size, 10, 10, 10, 3)

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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.keras.layers.AveragePooling3D。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。