GlobalAveragePooling3D 层

[源代码]

GlobalAveragePooling3D 类

keras.layers.GlobalAveragePooling3D(data_format=None, keepdims=False, **kwargs)

针对 3D 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"。输入张量的维度顺序。"channels_last" 对应形状为 (batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 的输入，而 "channels_first" 对应形状为 (batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 的输入。默认使用 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中 image_data_format 的值。如果您从未设置过，则默认为 "channels_last"。
• keepdims: 一个布尔值，表示是否保留空间维度。如果 keepdims 为 False（默认值），则张量的空间维度会被移除，从而降低张量的秩。如果 keepdims 为 True，则空间维度将被保留，但长度为 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, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 的 5D 张量。
• 如果 data_format='channels_first'：形状为 (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 的 5D 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, 1, channels) 的 5D 张量。- 如果 data_format="channels_first"：形状为 (batch_size, channels, 1, 1, 1) 的 5D 张量。

示例

>>> x = np.random.rand(2, 4, 5, 4, 3)
>>> y = keras.layers.GlobalAveragePooling3D()(x)
>>> y.shape
(2, 3)