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Python tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D用法及代碼示例

空間數據的全局平均池化操作。

繼承自：Layer，Module

用法

tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(
    data_format=None, keepdims=False, **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, height, width, channels) 的輸入，而 channels_first 對應於形狀為 (batch, channels, height, width) 的輸入。它默認為您的 Keras 配置文件中的 image_data_format 值 ~/.keras/keras.json 。如果您從未設置它，那麽它將是"channels_last"。
  • keepdims 一個布爾值，是否保持空間維度。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 ，則空間維度保留長度為 1。行為與 tf.reduce_mean 或 np.mean 相同。

例子：

input_shape = (2, 4, 5, 3)
x = tf.random.normal(input_shape)
y = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
print(y.shape)
(2, 3)

輸入形狀：

  • 如果 data_format='channels_last' ：形狀為 (batch_size, rows, cols, channels) 的 4D 張量。
  • 如果 data_format='channels_first' ：形狀為 (batch_size, channels, rows, cols) 的 4D 張量。

輸出形狀：

  • 如果 keepdims =False：形狀為 (batch_size, channels) 的二維張量。
  • 如果keepdims=真：
    • 如果 data_format='channels_last' ：形狀為 (batch_size, 1, 1, channels) 的 4D 張量
    • 如果 data_format='channels_first' ：形狀為 (batch_size, channels, 1, 1) 的 4D 張量

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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.GlobalAveragePooling2D。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。