tf.keras.layers.AveragePooling2D

2D-durchschnittliche Pooling-Schicht

keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=(2, 2), 
                              strides=None, 
                              padding='valid', 
                              data_format=None)

---

Detaillierte Parameter

• pool_size : Pooling-Fenstergröße
• Schritte : Der Pooling-Schritt, der Standardwert ist gleich pool_size
• padding : ' VALID' oder ' SAME', ' VALID' bedeutet kein Auffüllen, ' SAME' bedeutet Auffüllen mit 0
• data_format : Gibt die Dimensionsreihenfolge des Eingabetensors an. Der Standardwert ist [Batch, Höhe, Breite, Kanal].

---

Beispiel

from tensorflow.keras.layers import AveragePooling2D
import tensorflow as tf
import numpy as np

# 定义一个平均池化层，用0填充
pool1 = AveragePooling2D(pool_size=(2, 2),
                         strides=None,
                         padding='SAME',
                         data_format=None)

# 定义一个平均池化层，不填充
pool2 = AveragePooling2D(pool_size=(2, 2),
                         strides=None,
                         padding='VALID',
                         data_format=None)

# 生成一个维度为[64, 101, 101, 3]的矩阵
x = np.random.random((64, 101, 101, 3))

# 转成tensor类型,第一个维度64表示batch
# numpy中的数据类型和tensorflow中的数据类型完全兼容,所以这一步可以省略
x = tf.convert_to_tensor(x)
print(x.shape) # [64, 101, 101, 3]

# 进行平均池化
y1 = pool1(x)
print(y1.shape) # [64, 51, 51, 3]

# 进行平均池化
y2 = pool2(x)
print(y2.shape) # [64, 50, 50, 3]