GlobalAveragePooling1D 层

[源代码]

GlobalAveragePooling1D 类

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

用于时间数据的全局平均池化操作。

参数

• data_format: 字符串，可以是 "channels_last" 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。它默认为在您的 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中找到的 image_data_format 值。如果您从未设置过，则它将为 "channels_last"。
• keepdims: 布尔值，指示是否保留时间维度。如果 keepdims 为 False (默认)，则张量的秩对于空间维度会降低。如果 keepdims 为 True，则时间维度将被保留，长度为 1。此行为与 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（从平均值中排除）给定的步骤。

输入形状

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

输出形状

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

示例

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