Realiza un agrupamiento promedio en la entrada.
Cada entrada en `salida` es la media del tamaño correspondiente de la ventana` ksize` en `valor`.
Clases anidadas
clase | AvgPool.Options | Los atributos opcionales para AvgPool |
Constantes
Cuerda | OP_NAME | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow |
Métodos públicos
Salida <T> | asOutput () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
estática <T se extiende TNumber > AvgPool <T> | crear ( Alcance alcance, operando <T> valor, List <Larga> ksize, List <Larga> zancadas, relleno de cuerdas, Opciones ... Opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación AvgPool. |
estáticas AvgPool.Options | dataFormat (String dataFormat) |
Salida <T> | salida () El tensor de salida agrupado promedio. |
Métodos heredados
Constantes
OP_NAME pública final static String
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow
Métodos públicos
pública de salida <T> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
public static AvgPool <T> crear ( Alcance alcance, operando <T> valor, List <Larga> ksize, List <Larga> zancadas, relleno de cuerdas, Opciones ... Opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación AvgPool.
Parámetros
alcance | alcance actual |
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valor | 4-D con forma `[lote, altura, ancho, canales]`. |
ksize | El tamaño de la ventana deslizante para cada dimensión de "valor". |
zancadas | El paso de la ventana deslizante para cada dimensión de "valor". |
relleno | El tipo de algoritmo de relleno que se utilizará. |
opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de AvgPool
public static AvgPool.Options dataFormat (String dataFormat)
Parámetros
formato de datos | Especifique el formato de datos de los datos de entrada y salida. Con el formato predeterminado "NHWC", los datos se almacenan en el orden de: [lote, in_height, in_width, in_channels]. Alternativamente, el formato podría ser "NCHW", el orden de almacenamiento de datos de: [batch, in_channels, in_height, in_width]. |
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