GlobalAveragePooling1D 层

[源]

GlobalAveragePooling1D 类

tf_keras.layers.GlobalAveragePooling1D(data_format="channels_last", **kwargs)

用于时序数据的全局平均池化操作。

示例

>>> input_shape = (2, 3, 4)
>>> x = tf.random.normal(input_shape)
>>> y = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(x)
>>> print(y.shape)
(2, 4)

参数

• data_format: 一个字符串，可以是 channels_last (默认) 或 channels_first。输入中的维度顺序。channels_last 对应形状为 (batch, steps, features) 的输入，而 channels_first 对应形状为 (batch, features, steps) 的输入。
• keepdims: 一个布尔值，是否保留时序维度。如果 keepdims 为 False (默认)，则通过移除时序维度来降低张量的秩。如果 keepdims 为 True，则保留长度为 1 的时序维度。行为与 tf.reduce_mean 或 np.mean 相同。

调用参数

• inputs: 一个 3D 张量。
• mask: 形状为 (batch_size, steps) 的二进制张量，指示是否应该屏蔽（从平均中排除）给定步长。

输入形状

• 如果 data_format='channels_last'：形状为 (batch_size, steps, features) 的 3D 张量
• 如果 data_format='channels_first'：形状为 (batch_size, features, steps) 的 3D 张量

输出形状

• 如果 keepdims=False：形状为 (batch_size, features) 的 2D 张量。
• 如果 keepdims=True
  • 如果 data_format='channels_last'：形状为 (batch_size, 1, features) 的 3D 张量
  • 如果 data_format='channels_first'：形状为 (batch_size, features, 1) 的 3D 张量