GlobalAveragePooling1D 層

[原始碼]

GlobalAveragePooling1D 類別

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

用於時間序列資料的全域平均池化運算。

參數

• data_format: 字串，可以是 "channels_last" 或 "channels_first"。輸入資料中維度的順序。 "channels_last" 對應形狀為 (batch, steps, features) 的輸入，而 "channels_first" 對應形狀為 (batch, features, steps) 的輸入。預設值為您的 Keras 設定檔（位於 ~/.keras/keras.json）中的 image_data_format 值。如果您從未設定過，則預設為 "channels_last"。
• keepdims: 布林值，決定是否保留時間維度。如果 keepdims 為 False（預設），則空間維度的張量秩會降低。如果 keepdims 為 True，則保留長度為 1 的時間維度。其行為與 tf.reduce_mean 或 np.mean 相同。

呼叫參數

• inputs: 3D 張量。
• mask: 形狀為 (batch_size, steps) 的二元張量，指示是否應遮罩（排除在平均值之外）給定的步驟。

輸入形狀

• 如果 data_format='channels_last'：形狀為 (batch_size, steps, features) 的 3D 張量。
• 如果 data_format='channels_first'：形狀為 (batch_size, features, steps) 的 3D 張量。

輸出形狀

• 如果 keepdims=False：形狀為 (batch_size, features) 的 2D 張量。
• 如果 keepdims=True： - 如果 data_format="channels_last"：形狀為 (batch_size, 1, features) 的 3D 張量。 - 如果 data_format="channels_first"：形狀為 (batch_size, features, 1) 的 3D 張量。

範例

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