GlobalAveragePooling1D 层

[源代码]

GlobalAveragePooling1D 类

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

对时序数据执行全局平均池化操作。

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，可选值为 channels_last（默认）或 channels_first。输入中维度的顺序。channels_last 对应于形状为 (batch, steps, features) 的输入，而 channels_first 对应于形状为 (batch, features, steps) 的输入。
• keepdims: 一个布尔值，表示是否保留时间维度。如果 keepdims 为 False (默认)，则空间维度的张量秩会减小。如果 keepdims 为 True，则时间维度将保留为长度为 1。其行为与 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，指示一个给定的时间步是否应该被屏蔽（从平均值中排除）。

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) 的二维张量。
• 如果 keepdims=True
  • 如果 data_format='channels_last'：形状为 (batch_size, 1, features) 的三维张量。
  • 如果 data_format='channels_first'：形状为 (batch_size, features, 1) 的三维张量。