全局平均池化2D层

[源代码]

GlobalAveragePooling2D 类

tf_keras.layers.GlobalAveragePooling2D(data_format=None, keepdims=False, **kwargs)

用于空间数据的全局平均池化操作。

示例

>>> input_shape = (2, 4, 5, 3)
>>> x = tf.random.normal(input_shape)
>>> y = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
>>> print(y.shape)
(2, 3)

参数

• data_format: 字符串，可以是 channels_last（默认）或 channels_first。输入维度顺序。channels_last 对应于形状为 (batch, height, width, channels) 的输入，而 channels_first 对应于形状为 (batch, channels, height, width) 的输入。如果未指定，则使用 TF-Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json（如果存在）中的 image_data_format 值，否则为 'channels_last'。默认为 'channels_last'。
• keepdims: 布尔值，是否保留空间维度。如果 keepdims 为 False（默认），则空间维度的张量秩会降低。如果 keepdims 为 True，则空间维度将保留，长度为 1。行为与 tf.reduce_mean 或 np.mean 相同。

输入形状

• 如果 data_format='channels_last'：形状为 (batch_size, rows, cols, channels) 的 4D 张量。
• 如果 data_format='channels_first'：形状为 (batch_size, channels, rows, cols) 的 4D 张量。

输出形状

• 如果 keepdims=False：形状为 (batch_size, channels) 的 2D 张量。
• 如果 keepdims=True
  • 如果 data_format='channels_last'：形状为 (batch_size, 1, 1, channels) 的 4D 张量
  • 如果 data_format='channels_first'：形状为 (batch_size, channels, 1, 1) 的 4D 张量