Tensorflow.js tf.layers.globalAveragePooling2d()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.globalAveragePooling2d()函数用于对空间数据应用全局平均池化操作。

句法：

tf.layers.globalAveragePooling2d( args )

参数：

args: 它接受具有以下参数的对象：
- dataFormat: 用于池化层的数据格式。它应该是“渠道第一”或者‘频道最后’。
- inputShape: 如果指定了，它将用于构造一个输入层，该输入层将插入到该层之前。
- batchInputShape: 如果指定，它将用于创建一个输入层，该输入层将插入到该层之前。
- batchSize: 它支持inputShape来构建batchInputShape。
- dtype: 这是该层的数据类型。该参数仅适用于输入层。
- name: 它是字符串类型。这是该层的名称。
- 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。

返回值：它返回 GobalAveragePooling2D

示例1：

Javascript


import * as tf from "@tensorflow/tfjs"; 
  
const Input = tf.input({ shape: [3, 3, 3] }); 
const globalAveragePooling2d = 
    tf.layers.globalAveragePooling2d({   
        dataFormat: 'channelsFirst', 
        batchInputShape:[4,3, 3],  
        trainable: true 
    }); 
  
const Output = globalAveragePooling2d.apply(Input); 
  
const Data = tf.ones([4, 3, 3, 3]); 
const model = 
    tf.model({ inputs: Input, outputs: Output }); 
  
model.predict(Data).print();

输出：

Tensor
    [[1, 1, 1],
     [1, 1, 1],
     [1, 1, 1],
     [1, 1, 1]]

示例 2：

Javascript


import * as tf from "@tensorflow/tfjs"; 
  
const Input = tf.input({ shape: [2,  2, 3] }); 
  
const globalAveragePooling2d = 
    tf.layers.globalAveragePooling2d({ 
        dataFormat: 'channelsLast',  
        batchInputShape: [4, 3, 3],  
        trainable:true
    }); 
      
const Output = globalAveragePooling2d.apply(Input); 
  
const model = tf.model({ inputs: Input, outputs: Output }); 
  
const Data = tf.tensor4d([8, 2, 2, 6, 8, 9, 9,  
    4, 8, 9, 3, 8, 5, 2, 5, 2, 8, 6, 4, 5, 9,  
    12, 8, 11], [2, 2 ,2, 3]); 
      
model.predict(Data).print();

输出：

Tensor
    [[8   , 4.25, 6.75],
     [5.75, 5.75, 7.75]]

参考：https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.globalAveragePooling2d

相关用法

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.globalAveragePooling2d() 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。