텐서플로우::ops::MaxPoolWithArgmax

입력에 대해 최대 풀링을 수행하고 최대값과 인덱스를 모두 출력합니다.

요약

argmax 의 인덱스는 평탄화되므로 [b, y, x, c] 위치의 최댓값은 include_batch_in_index가 False인 경우 평탄화된 인덱스 (y * width + x) * channels + c 가 되고, include_batch_in_index 가 True인 경우 ((b * height + y) * width + x) * channels + c include_batch_in_index 됩니다.

반환되는 인덱스는 패딩이 포함되어 있고 수학적으로 정확한 결과가 이 범위를 벗어나는 경우(음수이거나 너무 큰 경우)에도 평면화 전에는 항상 [0, height) x [0, width) 범위 내에 있습니다. 이는 버그이지만, 특히 평면화 때문에 하위 호환성을 유지하면서 안전하게 수정하기가 어렵습니다.

논거:

• 범위: Scope 객체
• 입력: [batch, height, width, channels] 형태의 4차원 데이터. 풀링할 입력입니다 .
• ksize: 입력 텐서의 각 차원에 대한 윈도우 크기입니다.
• strides: 입력 텐서의 각 차원에 대한 슬라이딩 윈도우의 스트라이드입니다.
• padding: 사용할 패딩 알고리즘 유형입니다.

선택적 속성( Attrs 참조):

• include_batch_in_index: argmax 의 평면화된 인덱스에 배치 차원을 포함할지 여부.

보고:

• Output : 최대 풀링된 출력 텐서.
• Output argmax: 4차원. 각 출력에 대해 선택된 최대값의 평면화된 인덱스입니다.

공개 속성

::tensorflow::Output argmax

Operation operation

::tensorflow::Output output

 MaxPoolWithArgmax(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksize,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 MaxPoolWithArgmax(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksize,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const MaxPoolWithArgmax::Attrs & attrs
)

Attrs IncludeBatchInIndex(
  bool x
)

Attrs Targmax(
  DataType x
)