مؤتمر Google I / O هو التفاف! تابع جلسات TensorFlow اعرض الجلسات

تينسورفلو :: العمليات :: كسور أفغبول

#include <nn_ops.h>

يقوم بتجميع متوسط ​​كسري على الإدخال.

ملخص

متوسط ​​التجميع الكسري مشابه لتجميع كسور ماكس في خطوة إنشاء منطقة التجميع. الاختلاف الوحيد هو أنه بعد إنشاء مناطق التجميع ، يتم تنفيذ عملية متوسطة بدلاً من الحد الأقصى للعملية في كل منطقة تجميع.

الحجج:

  • النطاق: كائن النطاق
  • القيمة: 4-D بالشكل [batch, height, width, channels] .
  • pooling_ratio: نسبة التجميع لكل بُعد من أبعاد value ، تدعم حاليًا فقط بُعد الصف والعمود ويجب أن تكون> = 1.0. على سبيل المثال ، تبدو نسبة التجميع الصالحة مثل [1.0 ، 1.44 ، 1.73 ، 1.0]. يجب أن يكون العنصران الأول والأخير 1.0 لأننا لا نسمح بالتجميع على أبعاد الدُفعة والقنوات. 1.44 و 1.73 هي نسبة تجميع على أبعاد الطول والعرض على التوالي.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

  • pseudo_random: عند الضبط على True ، يولد تسلسل التجميع بطريقة شبه عشوائية ، وإلا ، بطريقة عشوائية. تحقق من ورقة Benjamin Graham، Fractional Max-Pooling لمعرفة الفرق بين العشوائية الزائفة والعشوائية.
  • التداخل: عند التعيين إلى True ، فهذا يعني أنه عند التجميع ، يتم استخدام القيم الموجودة على حدود خلايا التجميع المجاورة بواسطة كلتا الخليتين. على سبيل المثال:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

إذا كان تسلسل التجميع هو [0 ، 2 ، 4] ، فسيتم استخدام 16 في الفهرس 2 مرتين. ستكون النتيجة [41/3 ، 26/3] لتجميع متوسط ​​الكسور.

  • حتمية: عند التعيين على True ، سيتم استخدام منطقة تجميع ثابتة عند التكرار عبر عقدة FractionalAvgPool في الرسم البياني للحساب. تستخدم بشكل رئيسي في اختبار الوحدة لجعل FractionalAvgPool حتمية.
  • البذرة: إذا تم تعيين البذرة أو البذرة 2 على أن تكون غير صفرية ، فإن مولد الأرقام العشوائية يتم بذره بواسطة البذرة المحددة. خلاف ذلك ، يتم بذرها بواسطة بذرة عشوائية.
  • seed2: بذرة ثانية لتجنب اصطدام البذور.

عائدات:

  • Output الناتج: موتر الإخراج بعد تجميع متوسط ​​كسري.
  • Output row_pooling_sequence: تسلسل تجميع الصفوف ، مطلوب لحساب التدرج اللوني.
  • Output col_pooling_sequence: تسلسل تجميع الأعمدة المطلوب لحساب التدرج اللوني.

البنائين والمدمرين

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)

السمات العامة

col_pooling_sequence
operation
output
row_pooling_sequence

وظائف ثابتة عامة

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

الهياكل

tensorflow :: ops :: FractionalAvgPool :: Attrs

محددات السمات الاختيارية لـ FractionalAvgPool .

السمات العامة

col_pooling_sequence

::tensorflow::Output col_pooling_sequence

عملية

Operation operation

انتاج

::tensorflow::Output output

row_pooling_sequence

::tensorflow::Output row_pooling_sequence

الوظائف العامة

كسور أفغبول

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

كسور أفغبول

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

وظائف ثابتة عامة

حتمية

Attrs Deterministic(
  bool x
)

تداخل

Attrs Overlapping(
  bool x
)

عشوائية زائفة

Attrs PseudoRandom(
  bool x
)

بذرة

Attrs Seed(
  int64 x
)

البذور 2

Attrs Seed2(
  int64 x
)