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Tensorflow :: ops :: FractionalAvgPool

#include <nn_ops.h>

Führt ein fraktioniertes durchschnittliches Pooling für die Eingabe durch.

Zusammenfassung

Das fraktionierte durchschnittliche Pooling ähnelt dem fraktionierten maximalen Pooling im Generierungsschritt des Pooling-Bereichs. Der einzige Unterschied besteht darin, dass nach dem Generieren von Pooling-Regionen in jedem Pooling-Bereich eine mittlere Operation anstelle einer maximalen Operation ausgeführt wird.

Argumente:

  • scope: Ein Scope- Objekt
  • Wert: 4-D mit Form [batch, height, width, channels] .
  • pooling_ratio: Pooling Verhältnis für jede Dimension der value , unterstützt derzeit nur ZEILE und SPALTE Dimension und sollte> = 1,0 sein. Ein gültiges Pooling-Verhältnis sieht beispielsweise wie folgt aus: [1,0, 1,44, 1,73, 1,0]. Das erste und das letzte Element müssen 1.0 sein, da wir kein Pooling für Batch- und Kanalabmessungen zulassen. 1,44 und 1,73 sind Pooling-Verhältnisse für Höhen- bzw. Breitenabmessungen.

Optionale Attribute (siehe Attrs ):

  • pseudo_random: Wenn True festgelegt ist, wird die Pooling-Sequenz pseudozufällig generiert, andernfalls zufällig. Überprüfen Sie das Papier Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling auf Unterschiede zwischen Pseudozufall und Zufall.
  • Überlappung: Wenn diese Option auf True gesetzt ist, werden beim Pooling die Werte an der Grenze benachbarter Pooling-Zellen von beiden Zellen verwendet. Beispielsweise:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

Wenn die Pooling-Sequenz [0, 2, 4] ist, wird 16 bei Index 2 zweimal verwendet. Das Ergebnis wäre [41/3, 26/3] für fraktioniertes durchschnittliches Pooling.

  • deterministisch: Wenn True festgelegt ist, wird beim Iterieren über einen FractionalAvgPool- Knoten im Berechnungsdiagramm ein fester Pooling-Bereich verwendet. Wird hauptsächlich im Komponententest verwendet, um FractionalAvgPool deterministisch zu machen.
  • Startwert: Wenn entweder Startwert oder Startwert2 auf einen Wert ungleich Null gesetzt ist, wird der Zufallszahlengenerator durch den angegebenen Startwert festgelegt. Andernfalls wird es durch einen zufälligen Startwert ausgesät.
  • seed2: Ein zweiter Samen, um eine Samenkollision zu vermeiden.

Kehrt zurück:

  • Output Ausgang Tensor nach fraktionierter avg Pooling.
  • Output row_pooling_sequence: Zeilenpooling-Sequenz, die zur Berechnung des Gradienten benötigt wird.
  • Output col_pooling_sequence: Spaltenpooling-Sequenz, die zur Berechnung des Gradienten benötigt wird.

Konstruktoren und Destruktoren

FractionalAvgPool (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input value, const gtl::ArraySlice< float > & pooling_ratio)
FractionalAvgPool (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input value, const gtl::ArraySlice< float > & pooling_ratio, const FractionalAvgPool::Attrs & attrs)

Öffentliche Attribute

col_pooling_sequence
operation
output
row_pooling_sequence

Öffentliche statische Funktionen

Deterministic (bool x)
Overlapping (bool x)
PseudoRandom (bool x)
Seed (int64 x)
Seed2 (int64 x)

Strukturen

tensorflow :: ops :: FractionalAvgPool :: Attrs

Optionale Attributsetzer für FractionalAvgPool .

Öffentliche Attribute

col_pooling_sequence

::tensorflow::Output col_pooling_sequence

Operation

Operation operation

Ausgabe

::tensorflow::Output output

row_pooling_sequence

::tensorflow::Output row_pooling_sequence

Öffentliche Funktionen

FractionalAvgPool

 FractionalAvgPool(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input value,
  const gtl::ArraySlice< float > & pooling_ratio
)

FractionalAvgPool

 FractionalAvgPool(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input value,
  const gtl::ArraySlice< float > & pooling_ratio,
  const FractionalAvgPool::Attrs & attrs
)

Öffentliche statische Funktionen

Deterministisch

Attrs Deterministic(
  bool x
)

Überlappend

Attrs Overlapping(
  bool x
)

PseudoRandom

Attrs PseudoRandom(
  bool x
)

Samen

Attrs Seed(
  int64 x
)

Seed2

Attrs Seed2(
  int64 x
)