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一维平均池化层

`AveragePooling1D` 类

tf_keras.layers.AveragePooling1D(
    pool_size=2, strides=None, padding="valid", data_format="channels_last", **kwargs
)

用于时间序列数据的平均池化。

通过对由pool_size定义的窗口内取平均值来对输入表示进行降采样。窗口以strides为步长移动。当使用“valid”填充选项时，结果输出的形状为：output_shape = (input_shape - pool_size + 1) / strides)

当使用“same”填充选项时，结果输出的形状为：output_shape = input_shape / strides

例如，对于 strides=1 和 padding="valid"

>>> x = tf.constant([1., 2., 3., 4., 5.])
>>> x = tf.reshape(x, [1, 5, 1])
>>> x
<tf.Tensor: shape=(1, 5, 1), dtype=float32, numpy=
  array([[[1.],
          [2.],
          [3.],
          [4.],
          [5.]], dtype=float32)>
>>> avg_pool_1d = tf.keras.layers.AveragePooling1D(pool_size=2,
...    strides=1, padding='valid')
>>> avg_pool_1d(x)
<tf.Tensor: shape=(1, 4, 1), dtype=float32, numpy=
array([[[1.5],
        [2.5],
        [3.5],
        [4.5]]], dtype=float32)>

例如，对于 strides=2 和 padding="valid"

>>> x = tf.constant([1., 2., 3., 4., 5.])
>>> x = tf.reshape(x, [1, 5, 1])
>>> x
<tf.Tensor: shape=(1, 5, 1), dtype=float32, numpy=
  array([[[1.],
          [2.],
          [3.],
          [4.],
          [5.]], dtype=float32)>
>>> avg_pool_1d = tf.keras.layers.AveragePooling1D(pool_size=2,
...    strides=2, padding='valid')
>>> avg_pool_1d(x)
<tf.Tensor: shape=(1, 2, 1), dtype=float32, numpy=
array([[[1.5],
        [3.5]]], dtype=float32)>

例如，对于 strides=1 和 padding="same"

>>> x = tf.constant([1., 2., 3., 4., 5.])
>>> x = tf.reshape(x, [1, 5, 1])
>>> x
<tf.Tensor: shape=(1, 5, 1), dtype=float32, numpy=
  array([[[1.],
          [2.],
          [3.],
          [4.],
          [5.]], dtype=float32)>
>>> avg_pool_1d = tf.keras.layers.AveragePooling1D(pool_size=2,
...    strides=1, padding='same')
>>> avg_pool_1d(x)
<tf.Tensor: shape=(1, 5, 1), dtype=float32, numpy=
array([[[1.5],
        [2.5],
        [3.5],
        [4.5],
        [5.]]], dtype=float32)>

参数

pool_size: 整数，平均池化窗口的大小。
strides: 整数或 None。降采样的因子。例如，2 将使输入减半。如果为 None，则默认为pool_size。
padding: "valid" 或 "same" 之一（不区分大小写）。"valid" 表示不填充。"same" 会导致在输入的左侧/右侧或上下均匀填充，使得输出的高度/宽度维度与输入相同。
data_format: 字符串，channels_last（默认）或 channels_first 之一。输入中维度的顺序。channels_last 对应于形状为 (batch, steps, features) 的输入，而 channels_first 对应于形状为 (batch, features, steps) 的输入。

输入形状

如果 data_format='channels_last'：形状为 (batch_size, steps, features) 的 3D 张量。
如果 data_format='channels_first'：形状为 (batch_size, features, steps) 的 3D 张量。

输出形状

如果 data_format='channels_last'：形状为 (batch_size, downsampled_steps, features) 的 3D 张量。
如果 data_format='channels_first'：形状为 (batch_size, features, downsampled_steps) 的 3D 张量。

一维平均池化层

AveragePooling1D 类

一维平均池化层

AveragePooling1D 类

`AveragePooling1D` 类