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Python tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D用法及代碼示例

時間數據的全局平均池化操作。

繼承自：Layer，Module

用法

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

參數

  • data_format 一個字符串，是 channels_last (默認)或 channels_first 之一。輸入中維度的排序。 channels_last 對應於形狀為 (batch, steps, features) 的輸入，而 channels_first 對應於形狀為 (batch, features, steps) 的輸入。
  • keepdims 一個布爾值，是否保持時間維度。如果keepdims 是False(默認)，則張量的秩會針對空間維度降低。如果 keepdims 是 True ，則保留長度為 1 的時間維度。行為與 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)

調用參數：

  • inputs：一個 3D 張量。
  • mask: 形狀的二進製張量(batch_size, steps)指示是否應屏蔽給定步驟(從平均值中排除)。

輸入形狀：

  • 如果 data_format='channels_last' ：具有形狀的 3D 張量：(batch_size, steps, features)
  • 如果 data_format='channels_first' ：具有形狀的 3D 張量：(batch_size, features, steps)

輸出形狀：

  • 如果 keepdims =False：形狀為 (batch_size, features) 的二維張量。
  • 如果keepdims=真：
    • 如果 data_format='channels_last' ：形狀為 (batch_size, 1, features) 的 3D 張量
    • 如果 data_format='channels_first' ：形狀為 (batch_size, features, 1) 的 3D 張量

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。