Google I/O एक लपेट है! TensorFlow सत्रों पर पकड़ बनाएं सत्र देखें

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: भग्नअवगपूल

#include <nn_ops.h>

इनपुट पर आंशिक औसत पूलिंग करता है।

सारांश

आंशिक औसत पूलिंग पूलिंग क्षेत्र पीढ़ी चरण में आंशिक अधिकतम पूलिंग के समान है। एकमात्र अंतर यह है कि पूलिंग क्षेत्र उत्पन्न होने के बाद, प्रत्येक पूलिंग क्षेत्र में अधिकतम ऑपरेशन के बजाय एक मीन ऑपरेशन किया जाता है।

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • मूल्य: आकार के साथ 4-डी [batch, height, width, channels]
  • पूलिंग_ अनुपात: value प्रत्येक आयाम के लिए पूलिंग अनुपात, वर्तमान में केवल पंक्ति और कॉल आयाम का समर्थन करता है और होना चाहिए = = 1.0। उदाहरण के लिए, एक वैध पूलिंग अनुपात दिखता है [1.0, 1.44, 1.73, 1.0]। पहला और अंतिम तत्व 1.0 होना चाहिए क्योंकि हम बैच और चैनल आयामों पर पूलिंग की अनुमति नहीं देते हैं। 1.44 और 1.73 क्रमशः ऊंचाई और चौड़ाई आयामों पर पूलिंग अनुपात हैं।

वैकल्पिक विशेषताएँ ( Attrs देखें):

  • pseudo_random: जब True पर सेट किया जाता है, तो पूलिंग क्रम को pseudorandom फैशन में उत्पन्न करता है, अन्यथा, एक यादृच्छिक फैशन में। चेक पेपर बेंजामिन ग्राहम, आंशिक मैक्स पूलिंग छद्म आयामी और यादृच्छिक के बीच अंतर।
  • ओवरलैपिंग: जब ट्रू पर सेट होता है, तो इसका मतलब है कि पूलिंग करते समय, दोनों कोशिकाओं द्वारा आसन्न पूलिंग सेल की सीमा पर मूल्यों का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

यदि पूलिंग अनुक्रम [0, 2, 4] है, तो 16, सूचकांक 2 पर दो बार उपयोग किया जाएगा। आंशिक एवी पूलिंग के लिए परिणाम [41/3, 26/3] होगा।

  • नियतात्मक: जब ट्रू में सेट किया जाता है, तो एक निश्चित पूलिंग क्षेत्र का उपयोग किया जाएगा जब कम्प्यूटेशन ग्राफ में एक फ्रैक्शनलएवगपूल नोड से अधिक पुनरावृत्ति होगी। मुख्य रूप से FractionalAvgPool निर्धारक बनाने के लिए इकाई परीक्षण में उपयोग किया जाता है।
  • बीज: यदि या तो बीज या बीज 2 को गैर-शून्य पर सेट किया जाता है, तो यादृच्छिक संख्या जनरेटर को दिए गए बीज द्वारा बोया जाता है। अन्यथा, यह एक यादृच्छिक बीज द्वारा बोया जाता है।
  • seed2: बीज टकराव से बचने के लिए एक दूसरा बीज।

रिटर्न:

  • Output आउटपुट: आंशिक ए वी पूलिंग के बाद आउटपुट टेंसर।
  • Output रो_पूलिंग_ परिणाम: पंक्ति पूलिंग अनुक्रम, ग्रेडिएंट की गणना करने के लिए आवश्यक।
  • Output col_pooling_fterence: स्तंभ पूलिंग अनुक्रम, ग्रेडिएंट की गणना करने के लिए आवश्यक।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

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)

सार्वजनिक विशेषताएँ

col_pooling_sequence
operation
output
row_pooling_sequence

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

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

संरचनाएं

टेंसोफ़्लो :: ऑप्स :: फ्रैक्शनलअवगपूल :: एट्र्स

वैकल्पिक विशेषता FractionalAvgPool के लिए बसती है

सार्वजनिक विशेषताएँ

col_pooling_fterence

::tensorflow::Output col_pooling_sequence

ऑपरेशन

Operation operation

उत्पादन

::tensorflow::Output output

रो_पुलिंग_ परिणाम

::tensorflow::Output row_pooling_sequence

सार्वजनिक कार्य

भग्नअवगपूल

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

भग्नअवगपूल

0766a4a50

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

नियतात्मक

Attrs Deterministic(
  bool x
)

ओवरलैपिंग

Attrs Overlapping(
  bool x
)

कूट-यादृच्छिक

Attrs PseudoRandom(
  bool x
)

बीज

Attrs Seed(
  int64 x
)

बीज २

Attrs Seed2(
  int64 x
)