GlobalAveragePooling2D 层

[源]

GlobalAveragePooling2D 类

tf_keras.layers.GlobalAveragePooling2D(data_format=None, keepdims=False, **kwargs)

用于空间数据的全局平均池化操作。

示例

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

参数

• data_format: 一个字符串，为 channels_last（默认）或 channels_first 之一。指定输入中维度的顺序。channels_last 对应于形状为 (batch, height, width, channels) 的输入，而 channels_first 对应于形状为 (batch, channels, height, width) 的输入。未指定时，使用在 ~/.keras/keras.json 中的 TF-Keras 配置文件中找到的 image_data_format 值（如果存在），否则使用 'channels_last'。默认为 'channels_last'。
• keepdims: 一个布尔值，表示是否保留空间维度。如果 keepdims 为 False（默认），则张量的空间维度会被移除。如果 keepdims 为 True，则空间维度将被保留，长度为 1。其行为与 tf.reduce_mean 或 np.mean 相同。

输入形状

• 如果 data_format='channels_last'：形状为 (batch_size, rows, cols, channels) 的 4D 张量。
• 如果 data_format='channels_first'：形状为 (batch_size, channels, rows, cols) 的 4D 张量。

输出形状

• 如果 keepdims=False：形状为 (batch_size, channels) 的 2D 张量。
• 如果 keepdims=True
  • 如果 data_format='channels_last'：形状为 (batch_size, 1, 1, channels) 的 4D 张量
  • 如果 data_format='channels_first'：形状为 (batch_size, channels, 1, 1) 的 4D 张量