全局平均池化1D层
GlobalAveragePooling1D class
keras.layers.GlobalAveragePooling1D(data_format=None, keepdims=False, **kwargs)
全局平均池化操作,用于时间数据.
参数:
data_format: 字符串,可以是 "channels_last" 或 "channels_first".
输入中维度的顺序."channels_last" 对应输入形状为 (batch, steps, features)
而 "channels_first" 对应输入形状为 (batch, features, steps).
它默认为在 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值.
如果你从未设置它,那么它将是 "channels_last".
keepdims: 一个布尔值,是否保留时间维度.
如果 keepdims 为 False（默认）,张量的秩会减少空间维度.
如果 keepdims 为 True,时间维度将保留长度为1.
其行为与 tf.reduce_mean 或 np.mean 相同.
调用参数:
inputs: 一个3D张量.
mask: 形状为 (batch_size, steps) 的二进制张量,指示是否
应屏蔽（从平均值中排除）给定的步骤.
输入形状:
- 如果
data_format='channels_last': 3D张量,形状为:(batch_size, steps, features) - 如果
data_format='channels_first': 3D张量,形状为:(batch_size, features, steps)
输出形状:
- 如果
keepdims=False: 2D张量,形状为(batch_size, features). - 如果
keepdims=True: - 如果data_format="channels_last": 3D张量,形状为(batch_size, 1, features)- 如果data_format="channels_first": 3D张量,形状为(batch_size, features, 1)
示例:
>>> x = np.random.rand(2, 3, 4)
>>> y = keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(x)
>>> y.shape
(2, 4)