Tensorflow.js tf.layers.maxPooling3d()函数
Tensorflow.js 是 Google 开发的开源工具包,用于在浏览器或节点平台上执行机器学习模型和深度学习神经网络。它还使开发人员能够在 JavaScript 中创建机器学习模型,并直接在浏览器或 Node.js 中使用它们。
tf.layers.maxPooling3d()函数用于对 3D 数据应用最大池化操作。
句法:
tf.layers.maxPooling3d(args)
参数:
- args:它是可以具有以下属性的对象:
- poolSize:用于每个维度的缩小因子,即[深度、高度、宽度]。它是一个整数或三个整数的数组。
- strides:在池化窗口的每个维度中,步幅大小。它是一个整数或需要三个整数的数组。
- padding:用于池化层的填充类型。
- dataFormat:用于池化层的数据格式。
- inputShape:如果指定,则用于构造一个输入层,该输入层将插入该层之前。
- batchInputShape:如果指定,它将用于创建将插入该层之前的输入层。
- batchSize:支持inputShape构建batchInputShape。
- dtype:这是该层的数据类型。此参数仅适用于输入层。
- name:字符串类型。这是该层的名称。
- trainable:如果设置为 true,那么只有该层的权重会被 fit 改变。
- weights:图层的初始权重值。
- inputDType:用于 Legacy 支持。
返回:返回 MaxPooling3D
示例 1:
Javascript
import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
const input = tf.input({ shape: [3, 2, 4, 3] });
const maxPoolingLayer = tf.layers.maxPooling3d(
{ poolSize: [2, 2,4],
strides:[3, 4, 5],
padding: 'valid' });
const output = maxPoolingLayer.apply(input);
const model = tf.model({ inputs: input, outputs: output });
model.summary();
Javascript
import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
const input = tf.input({ shape: [2, 2, 4,5] });
const maxPoolingLayer = tf.layers.maxPooling3d({ poolSize: [2, 2,4]
,strides:[3, 4, 5], padding: 'valid' });
const output = maxPoolingLayer.apply(input);
const model = tf.model({ inputs: input, outputs: output });
const x = tf.ones([2, 2, 2, 4,5]);
model.predict(x).print();
输出:
__________________________________________________________________________________________
Layer (type) Input Shape Output shape Param #
==========================================================================================
input44 (InputLayer) [[null,3,2,4,3]] [null,3,2,4,3] 0
__________________________________________________________________________________________
max_pooling3d_MaxPooling3D4 [[null,3,2,4,3]] [null,1,1,1,3] 0
==========================================================================================
Total params: 0
Trainable params: 0
Non-trainable params: 0
__________________________________________________________________________________________
示例 2:
Javascript
import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
const input = tf.input({ shape: [2, 2, 4,5] });
const maxPoolingLayer = tf.layers.maxPooling3d({ poolSize: [2, 2,4]
,strides:[3, 4, 5], padding: 'valid' });
const output = maxPoolingLayer.apply(input);
const model = tf.model({ inputs: input, outputs: output });
const x = tf.ones([2, 2, 2, 4,5]);
model.predict(x).print();
输出:
Tensor
[[[[[1, 1, 1, 1, 1],]]],
[[[[1, 1, 1, 1, 1],]]]]
参考: https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.maxPooling3d