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Python tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D用法及代码示例

时间数据的全局平均池化操作。

继承自：Layer，Module

用法

tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(
    data_format='channels_last', **kwargs
)

参数

  • 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, steps, features) 的输入，而 channels_first 对应于形状为 (batch, features, steps) 的输入。
  • keepdims 一个布尔值，是否保持时间维度。如果keepdims 是False(默认)，则张量的秩会针对空间维度降低。如果 keepdims 是 True ，则保留长度为 1 的时间维度。行为与 tf.reduce_mean 或 np.mean 相同。

例子：

input_shape = (2, 3, 4)
x = tf.random.normal(input_shape)
y = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(x)
print(y.shape)
(2, 4)

调用参数：

  • inputs：一个 3D 张量。
  • mask: 形状的二进制张量(batch_size, steps)指示是否应屏蔽给定步骤(从平均值中排除)。

输入形状：

  • 如果 data_format='channels_last' ：具有形状的 3D 张量：(batch_size, steps, features)
  • 如果 data_format='channels_first' ：具有形状的 3D 张量：(batch_size, features, steps)

输出形状：

  • 如果 keepdims =False：形状为 (batch_size, features) 的二维张量。
  • 如果keepdims=真：
    • 如果 data_format='channels_last' ：形状为 (batch_size, 1, features) 的 3D 张量
    • 如果 data_format='channels_first' ：形状为 (batch_size, features, 1) 的 3D 张量

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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.GlobalAveragePooling1D。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。