Tensorflow.js tf.layers.averagePooling3d()用法及代码示例

Tensorflow.js 是Google开发的开源工具包，用于在浏览器或节点平台上执行机器学习模型和深度学习神经网络。它还使开发人员能够在 JavaScript 中创建机器学习模型，并直接在浏览器中或通过 Node.js 使用它们。

tf.layers.averagePooling3d()函数用于对3D数据应用平均池化操作。如果其 dataFormat 字段设置为 CHANNEL_LAST，它将采用 5d 形状 [batchSize、深度、行、列、通道] 的张量作为输入，并输出 5d 形状的张量：[batchSize、pooledDepths、pooledRows、pooledCols、channels]。其 dataFormat 字段设置为 CHANNEL_FIRST，它采用 4d 形状的张量作为输入：[batchSize,channels,deeps,rows,cols]，并输出形状为：[batchSize,channels,pooledDepths,pooledRows,pooledCols]的张量。

句法：

tf.layers.averagePooling3d( args )

参数：

args: 它是一个具有以下属性的对象：
- poolSize: 它用于缩小每个维度的因子，即[深度、高度、宽度]。它是一个整数或三个整数的数组。
- strides: 在池化窗口的每个维度中，步幅大小。它是一个整数或需要三个整数的数组。
- padding: 用于池化层的填充类型。
- dataFormat: 用于池化层的数据格式
- inputShape: 如果指定，则用于创建插入到该层之前的输入层。
- batchInputShape: 如果指定，则用于创建插入到该层之前的输入层。
- batchSize: 它用于在 inputShape 的帮助下创建batchInputShape。
- dtype: 它是这些层的数据类型。这些参数专门应用于输入层。
- name: 它是字符串类型。这是这些层的名称。
- trainable: 如果设置为 true，则只有该层的权重会因拟合而改变。
- weights: 图层的初始权重值。

返回：它返回 AveragePooling3D

示例1：

Javascript


import * as tf from "@tensorflow.js/tfjs"
const model = tf.sequential();
// First layer must have a defined input shape
model.add(tf.layers.averagePooling3d({
    poolSize: 4, 
    strides: 5, 
    padding: 'valid',
    inputShape: [4, 3, 5, 2], 
    batchSize: 2, 
    dataFormat: 'channelsFirst'
}));
// Afterwards, TF.js does automatic shape inference
model.add(tf.layers.dense({ units: 5 }));
// Inspect the inferred shape of the model's output
console.log(JSON.stringify(model.outputs[0].shape));

输出：

[2,4,0,1,5]

示例 2：

Javascript


import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
const Input = tf.input({ shape: [2, 2, 2, 3] });
const averagePooling3dLayer =
    tf.layers.averagePooling3d({ 
        poolSize: 3, 
        strides: 2, 
        padding: 'same', 
        dataFormat: 'channelsLast', 
        batchSize: 3 
    });
const Output = averagePooling3dLayer.apply(Input);
const model = tf.model({ inputs: Input, outputs: Output });
const Data = tf.tensor5d([8, 2, 2, 6, 8, 9, 9, 4, 8, 9, 
    3, 8, 3, 8, 9, 4, 5, 2, 5, 9, 6, 8, 9, 3],
    [1, 2, 2, 2, 3]
);
model.predict(Data).print();

输出：

Tensor
     [ [ [ [[6.5, 6, 5.875],]]]]

参考：https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.averagePooling3d

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注：本文由纯净天空筛选整理自satyam00so大神的英文原创作品 Tensorflow.js tf.layers.averagePooling3d() Function。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。