الفئة النهائية العامة AvgPool3d
ينفذ تجميع متوسط ثلاثي الأبعاد على الإدخال.
كل إدخال في "الإخراج" هو متوسط الحجم المقابل لنافذة "ksize" في "القيمة".
فئات متداخلة
| فصل | AvgPool3d.Options | السمات الاختيارية لـ AvgPool3d | |
الثوابت
| خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
| الإخراج <T> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
| ثابت <T يمتد TNumber > AvgPool3d <T> | إنشاء (نطاق النطاق ، وإدخال المعامل <T>، وقائمة <Long> ksize، وخطوات القائمة <Long>، وحشوة السلسلة، والخيارات... خيارات) طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية AvgPool3d جديدة. |
| ثابت AvgPool3d.Options | تنسيق البيانات (تنسيق بيانات السلسلة) |
| الإخراج <T> | انتاج () متوسط موتر الإخراج المجمعة. |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
القيمة الثابتة: "AvgPool3D"
الأساليب العامة
الإخراج العام <T> كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء AvgPool3d <T> ثابت عام ( نطاق النطاق ، وإدخال المعامل <T>، وقائمة <Long> ksize، وخطوات القائمة <Long>، وحشو السلسلة، والخيارات... الخيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية AvgPool3d جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| مدخل | شكل `[دفعة، عمق، صفوف، أعمدة، قنوات]` موتر للتجميع. |
| ksize | موتر 1-D بطول 5. حجم النافذة لكل بعد من موتر الإدخال. يجب أن يحتوي على `ksize[0] = ksize[4] = 1`. |
| خطوات واسعة | موتر 1-D للطول 5. خطوة النافذة المنزلقة لكل بعد من أبعاد "الإدخال". يجب أن تحتوي على `خطوات[0] = خطوات[4] = 1`. |
| حشوة | نوع خوارزمية الحشو المستخدمة. |
| خيارات | يحمل قيم السمات الاختيارية |
عائدات
- مثيل جديد لـ AvgPool3d
ثابت عام AvgPool3d.Options dataFormat (String dataFormat)
حدود
| تنسيق البيانات | تنسيق البيانات للبيانات المدخلة والمخرجة. باستخدام التنسيق الافتراضي "NDHWC"، يتم تخزين البيانات بالترتيب التالي: [دُفعة، عمق، ارتفاع، عرض، قنوات]. وبدلاً من ذلك، يمكن أن يكون التنسيق "NCDHW"، وترتيب تخزين البيانات هو: [batch, in_channels, in_ Deep, in_height, in_width]. |
|---|