Tensorflow.js tf.maxPool3d()用法及代码示例

Tensorflow.js是Google开发的开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型和深度学习神经网络。

tf.maxPool3d()函数用于计算3D max池。

用法:

tf.maxPool3d (x, filterSize, strides, pad, 
                   dimRoundingMode?, dataFormat?)

参数：此函数接受如下所示的参数：

• x:这指定了等级5或等级4的输入张量。
• filterSize:这指定filterDepth，filterHeight，filterWidth。如果指定的filterSize是单个数字，则filterWidth == filterHeight == filterDepth。
• strides:指定池的跨步：[strideDepth，strideHeight，strideWidth]。如果指定的步幅是单个数字，则strideWidth == strideHeight == strideDepth。
• pad:这指定了填充算法的类型。
• dimRoundingMode:这是可选的。这指定了以下字符串：‘ceil’，“ round”，‘floor’。如果未提供任何内容，则它将默认将其值截断。
• dataFormat:这是可选的。这指定输出和输入数据的数据格式。

返回值：它返回张量元素的3D最大合并。

范例1：

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing a tensor of some elements
let pool = tf.tensor5d([11, 12, 13, 14], [2, 1, 1, 1, 2]);
  
// Calling the .maxPool3d()
let output = tf.maxPool3d(pool, 1, 2, 'valid');
  
// Printing the output.
output.print();

输出：

Tensor
    [ [ [ [[11, 12],]]],

      [ [ [[13, 14],]]]]

范例2：

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing a tensor of some elements
let maxPool = tf.tensor5d([51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58], [1, 2, 2, 2, 1]);
  
// Calling the .avgPool3d() function and
 // printing the result.
tf.avgPool3d(maxPool, 2, 1, 'valid').print();

输出：

Tensor
     [ [ [ [[54.5],]]]]

参考：https://js.tensorflow.org/api/3.6.0/#maxPool3d