tf.keras.layers.GlobalMaxPool1D()

最新推荐文章于 2024-02-25 11:42:48 发布

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本文介绍了一维全局最大池化层(max_pool_1d)在TensorFlow中的使用方法，该层接受三维数据作为输入，并通过示例展示了其与tf.math.reduce_max函数在特定轴上操作的等效性。

与tf.keras.layers.Conv1D的输入一样，输入一个三维数据(batch_size,feature_size,output_dimension)

x = tf.constant([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])
x = tf.reshape(x, [2, 3, 1])
max_pool_1d=tf.keras.layers.GlobalMaxPooling1D()
max_pool_1d(x)


 其中max_pool_1d(x)和tf.math.reduce_max(x,axis=-2,keepdims=False)作用相同

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Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第七章：keras中的tf.keras.layers

weixin_43178406的博客

06-10

9424

1. 综述 2. 激活函数Activation 3. Dense 4. Conv2D 5. MaxPool2D 6. GlobalMaxPool2D 7. AveragePooling2D 8. GlobalAveragePooling2D 9. Conv1D 10. MaxPool1D 11. AveragePooling1D 12. GlobalMaxPool1D 13. GlobalAveragePooling1D 14 RNN相关 14.1 SimpleRNNCell 14.2 RNN 14.3 .

AveragePooling1D层和 MaxPooling1D layer

敌人派的博客

01-16

644

data_format：字符串，可选项为“channels_last”和“channels_first”。当使用"valid" （padding）填充选项时，结果的输出的形状为：output_shape = (input_shape - pool_size + 1) / strides)pool_size：整数或整数元组，表示池化窗口的大小。例如，pool_size=2 表示在每个维度上使用大小为 2 的池化窗口。strides：步长，如果是None，它默认值为pool_size。默认值为 None。

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(None, 0, 5) 用keras.layers.MaxPool1D 出错

最新发布

敌人派的博客

02-25

537

当你尝试使用 keras.layers.MaxPool1D 对一个形状为 (None, 0, 5) 的张量进行操作时，确实会遇到错误。这是因为 MaxPool1D 期望的输入是一个三维张量，其形状通常为 (batch_size, sequence_length, features)。如果你的输入数据真的是 (None, 0, 5)，那么你需要检查你的数据预处理步骤，确保你没有错误地删除了所有的时间步。在你的例子中，sequence_length 为0，这意味着你的序列长度为0，这在实际应用中是不合理的。

Keras: GlobalMaxPooling vs. MaxPooling

devil_son1234的博客

07-17

2510

Keras: GlobalMaxPooling vs. MaxPooling 1D最大池化（1D Max Pooling） 2D最大池化（2D Max Pooling） 3D最大池化（3D Max Pooling）应用场景概念迁移参考文献 1D最大池化（1D Max Pooling） # MaxPooling1D keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid', data_format='chan

畅游人工智能之海 | Keras教程篇之池化层

pandaww的博客

04-05

2万+

各位读者大家好，上周我们详细讲解了Keras的核心网络层，相信大家已经对核心网络层的作用以及使用方法有了一个清晰的认识。这周我们将要开展池化层和卷积层的讲解了，这篇文章就是对池化层的讲解。首先我们要统一说一下池化层的作用。池化层放在连续的卷积层中间，用于压缩数据和参数的量，防止过拟合。其具体操作与卷积层的操作基本相同，只不过池化层的卷积核只取对应位置的最大值、平均值等（最大池化、平均池化），且...

tf.keras.layers.MaxPool?D函数

weixin_49346755的博客

04-19

1563

1、tf.keras.layers.MaxPooling1D函数函数原型 tf.keras.layers.MaxPool1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid', data_format='channels_last', **kwargs ) 函数说明最大池化层通常用于对数据进行降采样，去除冗余信息、对特征进行压缩。参数pool_size表示池化窗口的大小，参数strides表示移动步

Keras学习笔记(四)：MaxPooling1D和GlobalMaxPooling1D的区别

热门推荐

林夕

01-13

4万+

区别： 1.GlobalMaxPooling1D: 在steps维度（也就是第二维）对整个数据求最大值。比如说输入数据维度是[10, 4, 10]，那么进过全局池化后，输出数据的维度则变成[10, 10]。 2.MaxPooling1D：也是在steps维度（也就是第二维）求最大值。但是限制每一步的池化的大小。比如，输入数据维度是[10, 4, 10]，池化层大小pooling_size=...

对tensorflow中tf.nn.conv1d和layers.conv1d的区别详解

09-17

当然，随着TensorFlow版本的更新，新的API如`tf.keras.layers.Conv1D`（属于Keras API）也提供了更丰富的功能和更好的兼容性，使得模型构建更加容易和高效。总结来说，`tf.nn.conv1d`和`layers.conv1d`都是执行一...

tf.keras.layers.Conv1D和tf.keras.layers.Conv1DTranspose

Be busy living or busy dying

12-08

2978

tf.keras.layers.Conv1D( filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format='channels_last', dilation_rate=1, groups=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regulari

Keras 学习笔记（五）卷积层 Convolutional tf.keras.layers.conv2D tf.keras.layers.conv1D

种花家的奋斗兔的博客

11-25

3971

Conv1D keras.layers.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format='channels_last', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, ...

tf.keras.layers.Conv?D函数

weixin_49346755的博客

04-19

6622

1、tf.keras.layers.Conv1D函数函数原型 tf.keras.layers.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format='channels_last', dilation_rate=1, groups=1, activation=None, use_bias

MaxPooling1D和globalMaxPooling1D的区别

sslfk的博客

01-06

2144

1.GlobalMaxPooling1D: 在steps维度（也就是第二维）对整个数据求最大值。比如说输入数据维度是[10, 4, 10]，那么进过全局池化后，输出数据的维度则变成[10, 10]。是对步长维度的向量求最大值。故会产生维度压缩 2.MaxPooling1D：也是在steps维度（也就是第二维）求最大值。但是限制每一步的池化的大小。比如，输入数据维度是[10, 4, 10]，池化层大小pooling_size=2，步长stride=1，那么经过MaxPooling(pooling_

tensorflow教程举例中layers.GlobalAveragePooling1D()的作用

WitsMakeMen的专栏

03-01

5253

作用：是对矩阵按列进行平均池化。比如tensorflow教程中的这个例子，中间的GlobalAveragePooling1D就是对输入中的sequence进行平均池化。因为这是个分类算法，输入是两维的<batch, sequence>，其中batch是训练模型的分批，sequence是单个句子的长度。模型代码：模型summary：模型简单介绍 ...

MaxPooling1D和GlobalMaxPooling1D的区别

zztSky

12-21

1889

import tensorflow as tf from tensorflow import keras input_shape = (2, 3, 4) x = tf.random.normal(input_shape) print(x) y=keras.layers.GlobalMaxPool1D()(x) print("*"*20) print(y) ''' """Global average pooling operation for temporal data. Examples:

textcnn模型实践

sslfk的博客

01-25

1850

对应的tensorflow版本：2.5.0+ textcnn模型如下： import tensorflow as tf class ConvMaxPooling1d(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, filters, kernel): super(ConvMaxPooling1d, self).__init__() self.kernel_size = kernel #(batch_size

目标检测算法-MSCNN（用于人群计数）

TJMtaotao的博客，高校计算机教师

04-20

5464

1：首先从模型结构整体理解重要网络结构： MSB结构网络架构应用于人群计数 2：从代码层面理解 2.1 MSB结构，就是四种...

TF-tf.keras.layers.MaxPool1D

柳杰的博客

11-14

2243

tf.keras.layers.MaxPool1D( pool_size=2, strides=None, padding='valid', data_format='channels_last', **kwargs ) 作用： 1D时间数据的最大池化操作通过采用pool_size定义的窗口上的最大值来对输入表示进行下采样。窗口通过strides来控制移动。使用“valid”填充选项时的结果输出具有以下形状：output_shape =（input_shape-pool_size +

Keras中部分重要函数介绍

Gavinmiaoc的博客

07-19

1352

Keras中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/sequential_model/ 导入包： from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras...

tensorflow之神经网络层：MaxPooling1D、max_pooling1d、MaxPooling2D、max_pooling2d

大雄没有叮当猫的博客

09-19

4万+

微信公众号：数据挖掘与分析学习 1.tf.layers.MaxPooling1D Class MaxPooling1D：1D输入的最大池化层参数： pool_size:一个整数或者一个单个整数的tuple/list,表示池化窗口的大小 strides:一个整数或者一个单个整数的tuple/list,指定池化操作的移动步幅 padding:一个字符串。padding的方法：”valid...

tf.keras.layers.AvgPool1D

01-01

`tf.keras.layers.AvgPool1D`是TensorFlow中的一个层，用于对一维输入数据进行平均池化操作。它将输入的一维数据划分为不重叠的窗口，并计算每个窗口内元素的平均值作为输出。以下是一个使用`tf.keras.layers....