GlobalAveragePooling1D 层

[源代码]

GlobalAveragePooling1D 类

keras.layers.GlobalAveragePooling1D(data_format=None, keepdims=False, **kwargs)

用于时序数据的全局平均池化操作。

参数

• data_format: string，可以是 "channels_last" 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。它默认为 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值。如果从未设置过，则默认为 "channels_last"。
• 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，指示是否应屏蔽（排除平均）给定步。

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。

示例

>>> x = np.random.rand(2, 3, 4)
>>> y = keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(x)
>>> y.shape
(2, 4)