Tensorflow.js tf.avgPool3d()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.avgPool3d()函数用于计算 3D 平均池化。

句法：

tf.avgPool3d(x, filterSize, strides, pad, 
                  dimRoundingMode?, dataFormat?)

参数：此函数接受一个参数，如下所示：

• x: rank 5 或 rank 4 的指定输入张量。
• 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 平均池化。

下面是说明使用 avgPool3d()函数的示例。

示例 1：

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Initializing a tensor of some elements
let geek = tf.tensor5d([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17],
                       [1, 2, 2, 2, 1]);
 
// Calling the .avgPool3d() function over
// the above tensor as its parameter
let outcome = tf.avgPool3d(geek, 2, 1, 'valid');
 
//Printing the result.
outcome.print();

输出：

Tensor
     [ [ [ [[13.5],]]]]

示例 2：

Javascript

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

输出：

Tensor
  [ [ [ [[51, 52],]]],

    [ [ [[53, 54],]]]]

参考： https://js.tensorflow.org/api/3.6.0/#avgPool3d