GlobalAveragePooling2D 層

[原始碼]

GlobalAveragePooling2D 類別

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

用於空間資料的全域平均池化運算。

範例

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

參數

• data_format：字串，可以是 channels_last (預設) 或 channels_first。輸入中維度的順序。channels_last 對應於形狀為 (batch, height, width, channels) 的輸入，而 channels_first 對應於形狀為 (batch, channels, height, width) 的輸入。如果未指定，則使用在您的 TF-Keras 設定檔（位於 ~/.keras/keras.json）中找到的 image_data_format 值（如果存在），否則使用 'channels_last'。預設為 'channels_last'。
• keepdims：布林值，表示是否保留空間維度。如果 keepdims 為 False（預設），則會減少空間維度的張量階數。如果 keepdims 為 True，則會保留長度為 1 的空間維度。此行為與 tf.reduce_mean 或 np.mean 相同。

輸入形狀

• 如果 data_format='channels_last'：4D 張量，形狀為 (batch_size, rows, cols, channels)。
• 如果 data_format='channels_first'：4D 張量，形狀為 (batch_size, channels, rows, cols)。

輸出形狀

• 如果 keepdims=False：2D 張量，形狀為 (batch_size, channels)。
• 如果 keepdims=True
  • 如果 data_format='channels_last'：4D 張量，形狀為 (batch_size, 1, 1, channels)
  • 如果 data_format='channels_first'：4D 張量，形狀為 (batch_size, channels, 1, 1)