AvgPool3d

lớp cuối cùng công khai AvgPool3d

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

Giá trị không đổi: "AvgPool3D"

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].

Đầu ra công khai đầu ra <T> ()

Tensor đầu ra gộp trung bình.