【TensorFlow学习笔记（四）】常用函数：池化

「爱情、让人受尽委屈。」 2021-12-11 23:27 336阅读 0赞

*  更新时间：2019-07-09  
    池化函数用于降维、提取有效特征，定义在：tensorflow/python/layers/pooling.py中，本篇博客整理了以下三个池化函数。

##### `tf.layers.max_pooling1d` #####

1D输入的最大池化层

tf.layers.max_pooling1d(inputs,
        					pool_size,
        					strides,
        					padding='valid',
        					data_format='channels_last',
        					name=None)

**参数说明：**

*  inputs：池的张量,秩必须为3
 *  pool\_size：单个整数的整数或元组/列表,表示池化窗口的大小
 *  strides：单个整数的整数或元组/列表,指定池操作的步幅
 *  padding：一个字符串,表示填充方法,可以是“valid”或“same”,不区分大小写
 *  data\_format：一个字符串,一个channels\_last(默认)或channels\_first,表示输入中维度的顺序,channels\_last对应于具有形状(batch, length, channels)的输入,而channels\_first对应于具有形状(batch, channels, length)的输入
 *  name：字符串,图层的名称

##### `tf.layers.max_pooling2d` #####

2D输入的最大池化层，最常用

tf.layers.max_pooling2d(inputs,
        					pool_size,
        					strides,
        					padding='valid',
        					data_format='channels_last',
        					name=None)

**参数说明：**

*  inputs：池的张量,秩必须为3
 *  pool\_size：单个整数的整数或元组/列表,表示池化窗口的大小
 *  strides：单个整数的整数或元组/列表,指定池操作的步幅
 *  padding：一个字符串,表示填充方法,可以是“valid”或“same”,不区分大小写
 *  data\_format：一个字符串,一个channels\_last(默认)或channels\_first,表示输入中维度的顺序,channels\_last对应于具有形状(batch, length, channels)的输入,而channels\_first对应于具有形状(batch, channels, length)的输入
 *  name：字符串,图层的名称

##### `tf.layers.max_pooling3d` #####

3D输入的最大池化层

tf.layers.max_pooling3d(inputs,
        					pool_size,
        					strides,
        					padding='valid',
        					data_format='channels_last',
        					name=None)

**参数说明：**

*  inputs：池的张量,秩必须为3
 *  pool\_size：单个整数的整数或元组/列表,表示池化窗口的大小
 *  strides：单个整数的整数或元组/列表,指定池操作的步幅
 *  padding：一个字符串,表示填充方法,可以是“valid”或“same”,不区分大小写
 *  data\_format：一个字符串,一个channels\_last(默认)或channels\_first,表示输入中维度的顺序,channels\_last对应于具有形状(batch, length, channels)的输入,而channels\_first对应于具有形状(batch, channels, length)的输入
 *  name：字符串,图层的名称

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