Thực hiện tổng hợp trung bình 3D trên đầu vào.
Mỗi mục trong `output` là giá trị trung bình của cửa sổ `ksize` có kích thước tương ứng trong `value`.
Các lớp lồng nhau
lớp học | AvgPool3d.Options | Thuộc tính tùy chọn cho AvgPool3d |
Hằng số
Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
Đầu ra <T> | asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor. |
tĩnh <T mở rộng TNumber > AvgPool3d <T> | tạo ( Phạm vi phạm vi, đầu vào Toán hạng <T>, Danh sách<Long> ksize, Danh sách<Long> bước tiến, Đệm chuỗi, Tùy chọn... tùy chọn) Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác AvgPool3d mới. |
tĩnh AvgPool3d.Options | dataFormat (Định dạng dữ liệu chuỗi) |
Đầu ra <T> | đầu ra () Tensor đầu ra gộp trung bình. |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Phương pháp công khai
Đầu ra công khai <T> asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
public static AvgPool3d <T> tạo (Phạm vi phạm vi , đầu vào Toán hạng <T>, Danh sách<Long> ksize, Danh sách<Long> bước tiến, Đệm chuỗi, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác AvgPool3d mới.
Thông số
phạm vi | phạm vi hiện tại |
---|---|
đầu vào | Định hình tensor `[batch, Depth, Row, Cols, Channel]` để gộp lại. |
kích cỡ | Tenxơ 1-D có chiều dài 5. Kích thước của cửa sổ ứng với mỗi chiều của tenxơ đầu vào. Phải có `ksize[0] = ksize[4] = 1`. |
bước tiến | Tenxơ 1-D có chiều dài 5. Bước của cửa sổ trượt cho mỗi chiều của `đầu vào`. Phải có `sải bước[0] = bước tiến[4] = 1`. |
phần đệm | Loại thuật toán đệm sẽ sử dụng. |
tùy chọn | mang các giá trị thuộc tính tùy chọn |
Trả lại
- một phiên bản mới của AvgPool3d
public static AvgPool3d.Options dataFormat (String dataFormat)
Thông số
định dạng dữ liệu | Định dạng dữ liệu của dữ liệu đầu vào và đầu ra. Với định dạng mặc định "NDHWC", dữ liệu được lưu trữ theo thứ tự: [batch, in_deep, in_height, in_width, in_channels]. Ngoài ra, định dạng có thể là "NCDHW", thứ tự lưu trữ dữ liệu là: [batch, in_channels, in_deep, in_height, in_width]. |
---|