Effectue un pooling moyen sur l’entrée.
Chaque entrée dans `output` est la moyenne de la taille correspondante de la fenêtre `ksize` dans `value`.
Classes imbriquées
classe | AvgPool.Options | Attributs facultatifs pour AvgPool |
Constantes
Chaîne | OP_NAME | Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow |
Méthodes publiques
Sortie <T> | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur. |
statique <T étend TNumber > AvgPool <T> | créer (portée de portée , valeur d'opérande <T>, liste <Long> ksize, foulées de liste <Long>, remplissage de chaîne, options... options) Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération AvgPool. |
AvgPool.Options statique | dataFormat (Chaîne dataFormat) |
Sortie <T> | sortir () Tenseur de sortie groupé moyen. |
Méthodes héritées
Constantes
chaîne finale statique publique OP_NAME
Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow
Méthodes publiques
sortie publique <T> asOutput ()
Renvoie le handle symbolique du tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static AvgPool <T> create (portée de portée , valeur d'opérande <T>, liste <Long> ksize, foulées de liste <Long>, remplissage de chaîne, options... options)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération AvgPool.
Paramètres
portée | portée actuelle |
---|---|
valeur | 4-D avec la forme `[lot, hauteur, largeur, canaux]`. |
taille k | La taille de la fenêtre glissante pour chaque dimension de « valeur ». |
foulées | La foulée de la fenêtre glissante pour chaque dimension de « valeur ». |
rembourrage | Le type d’algorithme de remplissage à utiliser. |
choix | porte des valeurs d'attributs facultatifs |
Retour
- une nouvelle instance d'AvgPool
public statique AvgPool.Options dataFormat (String dataFormat)
Paramètres
format de données | Spécifiez le format de données des données d'entrée et de sortie. Avec le format par défaut « NHWC », les données sont stockées dans l'ordre suivant : [batch, in_height, in_width, in_channels]. Alternativement, le format pourrait être « NCHW », l'ordre de stockage des données étant : [batch, in_channels, in_height, in_width]. |
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