步长为 2,使用 'valid' 填充 max_pool_layer = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=2, padding='valid') # 生成一个随机输入张量,形状为 [batch_size, height, width, channels] input_tensor = np.random.random((1, 10, 10, 3)) input_tensor = tf.convert_to_tensor(in...
代码: layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2),strides=(2,1)) 输出:
ClassMaxPool2D Aliases: Classtf.keras.layers.MaxPool2D Classtf.keras.layers.MaxPooling2D Defined intensorflow/python/keras/layers/pooling.py. Max pooling operation for spatial data. Arguments: pool_size: integer or tuple of 2 integers, factors by which to downscale (vertical, horizontal). (2,...
data_format:一个字符串,表示输入中维度的顺序.支持channels_last(默认)和channels_first;channels_last对应于具有形状(batch, height, width, channels)的输入,而channels_first对应于具有形状(batch, channels, height, width)的输入。当你使用tf.keras.layers.MaxPooling2D(),直接使用,结果如下 : 此时输出的output...
在这里我解释一点如何使用这些模型层函数,我怎么知道要填充什么参数呢?答案就是,一方面从你实际所需出发,一方面可以百度这个函数,用上面我所列举的函数名字。例如你百度“tf.keras.layers.MaxPooling2D”,这个函数的所有解释都出来了。你要做的事情就是收藏好本文,方便自己下次查询即可...
tf.keras.layers.MaxPooling2D(): 二维最大池化层。也称作下采样层。池化层无参数,主要作用是降维。 tf.keras.layers.AveragePooling2D(): 二维平均池化层。 tf.keras.layers.GlobalMaxPool2D(): 全局最大池化层。每个通道仅保留一个值。一般从卷积层过渡到全连接层时使用,是Flatten的替代方案。
model = keras.models.Sequential([ # Must define the input shape in the first layer of the neural network keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, padding='same', activation='relu', input_shape=(28,28,1)), keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2), ...
和channels_first;channels_last对应于具有形状(batch, height, width, channels)的输⼊,⽽channels_first对应于具有形状(batch, channels, height, width)的输⼊。当你使⽤tf.keras.layers.MaxPooling2D(),直接使⽤,结果如下:此时输出的output_shape = (input_shape - pool_size + 1) / strides ...
tf.keras.layers.MaxPooling2D(): 二维最大池化层。也称作下采样层。池化层无参数,主要作用是降维。 tf.keras.layers.AveragePooling2D(): 二维平均池化层。 tf.keras.layers.GlobalMaxPool2D(): 全局最大池化层。每个通道仅保留一个值。一般从卷积层过渡到全连接...
MaxPooling2D的示例 以下示例将演示如何使用MaxPooling2D层,首先我们先导入必要的包: import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from tensorflow.keras.models import Model 然后我们定义一个3层的卷积神经网络,其中包含两个MaxPooling2D层: ...