Tensorflow.js tf.maxPool3d()函数

Tensorflow.js是谷歌开发的一个开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型和深度学习神经网络。

tf.maxPool3d()函数用于计算 3D 最大池化。

句法：

tf.maxPool3d (x, filterSize, strides, pad, 
                   dimRoundingMode?, dataFormat?)

参数：此函数接受一个参数，如下所示：

• x：这指定秩 5 或秩 4 的输入张量。
• filterSize：这指定 filterDepth、filterHeight、filterWidth。如果指定的 filterSize 是单个数字，则 filterWidth == filterHeight == filterDepth。
• strides ：指定池的步幅：[strideDepth, strideHeight, strideWidth]。如果指定的步幅是单个数字，则 strideWidth == strideHeight ==strideDepth 。
• pad：这指定填充算法的类型。
• dimRoundingMode：这是可选的。 这指定了一个字符串：'ceil'、'round'、'floor'。如果没有提供任何内容，那么它将默认其值截断。
• 数据格式：这是可选的。这指定了输出和输入数据的数据格式。

返回值：它返回张量元素的 3D 最大池化。

示例 1：

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing a tensor of some elements
let pool = tf.tensor5d([11, 12, 13, 14], [2, 1, 1, 1, 2]);
  
// Calling the .maxPool3d()
let output = tf.maxPool3d(pool, 1, 2, 'valid');
  
// Printing the output.
output.print();

输出：

Tensor
    [ [ [ [[11, 12],]]],

      [ [ [[13, 14],]]]]

示例 2：

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing a tensor of some elements
let maxPool = tf.tensor5d([51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58], [1, 2, 2, 2, 1]);
  
// Calling the .avgPool3d() function and
 // printing the result.
tf.avgPool3d(maxPool, 2, 1, 'valid').print();

输出：

Tensor
     [ [ [ [[54.5],]]]]

参考： https://js.tensorflow.org/api/3.6.0/#maxPool3d