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TensorFlow函数:tf.layers.AveragePooling2D

2018-08-02 10:43 更新

tf.layers.AveragePooling2D函数

AveragePooling2D类

定义在:tensorflow/python/layers/pooling.py.

2D输入的平均池层(如图像).

参数:

  • pool_size:2个整数的整数或元组/列表:(pool_height,pool_width),用于指定池窗口的大小;可以是单个整数,以指定所有空间维度的相同值.
  • strides:2个整数的整数或元组/列表,指定池操作的步幅.可以是单个整数,以指定所有空间维度的相同值.
  • padding:一个字符串,填充方法:“'valid”或“same”,不区分大小写.
  • data_format:一个字符串,输入中维度的排序,默认为channels_last(默认)并且支持channels_first,channels_last对应于具有形状(batch, height, width, channels)的输入,而channels_first对应于具有形状(batch, channels, height, width)的输入.
  • name:一个字符串,图层的名称.

属性

  • activity_regularizer

    可选的调节功能用于该层的输出.

  • dtype
  • graph
  • input

    检索图层的输入张量.

    只适用于图层只有一个输入,即如果它连接到一个输入层.

    返回:

    输入张量或输入张量列表.

    可能引发的异常:

    • AttributeError:如果图层连接到多个输入图层.
    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
    • AttributeError:如果找不到入站节点.
  • input_shape

    检索图层的输入形状.

    只适用于层只有一个输入,即如果它连接到一个输入层,或者如果所有输入具有相同的形状.

    返回:

    输入形状,作为整数形状元组(或形状元组列表,每个输入张量一个元组).

    可能引发的异常:

    • AttributeError:如果图层没有定义input_shape.
    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
  • losses

    与此Layer相关的损失.

    请注意,在急切执行时,获取此属性会计算regularizers.当使用图形执行时,变量正则化操作已经创建完成,并简单地在这里返回.

    返回:

    张量列表.

  • name
  • non_trainable_variables
  • non_trainable_weights
  • output

    检索图层的输出张量.

    只适用于图层只有一个输出的情况,即,如果它连接到一个输入层.

    返回:

    输出张量或输出张量列表.

    可能引发的异常:

    • AttributeError:如果图层连接到多个输入图层.
    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
  • output_shape

    检索图层的输出形状.

    仅适用于图层具有一个输出,或者所有输出具有相同形状的情况.

    返回:

    输出形状,作为整数形状元组(或形状元组列表,每个输出张量一个元组).

    可能引发的异常:

    • AttributeError:如果图层没有定义的输出形状.
    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
  • scope_name
  • trainable_variables
  • trainable_weights
  • updates
  • variables

    返回所有图层变量/权重的列表.

    返回:

    变量列表.

  • weights

    返回所有图层变量/权重的列表.

    返回:变量列表.

方法

  • __init__
    __init__(
        pool_size,
        strides,
        padding='valid',
        data_format='channels_last',
        name=None,
        **kwargs
    )

    初始化自我.

  • __call__
    __call__(
        inputs,
        *args,
        **kwargs
    )

    包装call,应用预处理和后处理步骤.

    参数:

    • inputs:输入张量(s).
    • *args:传递给self.call的附加的位置参数.
    • **kwargs:传递给self.call的其他关键字参数.注意:保留kwarg scope以供图层使用.

    返回:

    输出张量(s).

    注意:- 如果图层的call方法采用scope关键字参数,则该参数将自动设置为当前变量范围.- 如果图层的call方法接受了一个mask参数(如一些Keras图层所做的那样),则其默认值将被设置为inputs前input一图层生成的蒙版(如果确实来自生成相应蒙版的图层,即它来自具有掩蔽支持的Keras层.

    可能引发的异常:

    • ValueError:如果图层的call方法返回None(无效值).
  • __deepcopy__
    __deepcopy__(memo)
  • add_loss
    add_loss(
        losses,
        inputs=None
    )

    添加损失张量,可能取决于图层输入.

    某些损失(例如,活动正则化损失)可能取决于调用图层时通过的输入.因此,当在不同的输入a和b上重用同一层时,在layer.losses中的一些条目可以取决于a并且另外一些取决于b.该方法会自动跟踪相关性.

    该get_losses_for方法允许检索与特定的一组输入相关的损失.

    请注意,急切执行时不支持add_loss.相反,可以通过add_variable增加变量正规化器.活动正规化不直接支持(但Layer.call()可能会返回此类损失).

    参数:

    • losses:损失张量,或张量/张量的元组.
    • inputs:如果除None之外的任何内容都被传递,则表示损失取决于某些图层的输入,因此只能在这些输入可用的情况下运行.例如,活动正则化损失就是这种情况.如果None通过,则认为损失是无条件的,并且将适用于该层的所有数据流(例如,权重正则化损失).

    可能引发的异常:

    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
  • add_update
    add_update(
        updates,
        inputs=None
    )

    添加更新操作,可能依赖于图层输入.

    权重更新(例如,BatchNormalization图层中移动均值和方差的更新)可能取决于调用图层时传递的输入.因此,当在不同的输入a和b上重用同一层时,在layer.updates中的一些条目可以取决于a并且一些取决于b.该方法会自动跟踪相关性.

    该get_updates_for方法允许检索与特定输入集相关的更新.

    这种调用在Eager模式下被忽略.

    参数:

    • updates:更新操作,或更新操作的列表/元组.
    • inputs:如果传递了除None之外的任何内容,则表示更新是以某些层的输入为条件的,因此它们只应在这些输入可用的地方运行.例如,BatchNormalization更新就是这种情况.如果为None,则无条件地考虑更新,并且您有责任确保它们可能具有的任何依赖性在运行时可用.步数计数器可能属于此类别.
  • add_variable
    add_variable(
        name,
        shape,
        dtype=None,
        initializer=None,
        regularizer=None,
        trainable=True,
        constraint=None,
        partitioner=None
    )

    向图层添加新变量,或者获取现有的变量;返回它.

    参数:

    • name: 变量名.
    • shape:可变的形状.
    • dtype:变量的类型;默认为self.dtype或float32.
    • initializer:初始化程序实例(可调用).
    • regularizer:regularrizer实例(可调用).
    • trainable:变量是否应该是图层的“trainable_variables”(例如变量,偏差)或“non_trainable_variables”(例如BatchNorm mean,stddev)的一部分.请注意,如果当前变量作用域被标记为不可训练,则该参数将被忽略,并且所有添加的变量也会被标记为不可训练.
    • constraint:约束实例(可调用).
    • partitioner:(可选)分区程序实例(可调用).如果提供了,当创建请求的变量时,它将根据来分割成多个分区partitioner.在这种情况下,PartitionedVariable返回一个实例.可用的分区包括tf.fixed_size_partitioner和tf.variable_axis_size_partitioner.有关更多详细信息,请参阅tf.get_variableAPI指南的文档和“变量分区程序和分片”部分.

    返回:

    创建的变量.通常是一个Variable或一个ResourceVariable实例.如果partitioner不是None,PartitionedVariable则返回一个实例.

    可能引发的异常:

    • RuntimeError:如果使用分区变量正则化调用,并且启用了急切执行.
  • apply
    apply(
        inputs,
        *args,
        **kwargs
    )

    在输入上应用图层.

    这只是包装self.__call__.

    参数:

    • inputs:输入张量(s).
    • *args:传递给self.call的附加的位置参数.
    • **kwargs:传递给self.call的其他关键字参数.

    返回:

    输出张量(s).

  • build
    build(_)

    创建图层的变量.

  • call
    call(inputs)

    层的逻辑在这里体现.

    参数:

    • inputs:输入张量(s).
    • **kwargs:附加的关键字参数.

    返回:

    输出张量(s).

  • compute_output_shape
    compute_output_shape(input_shape)

    计算给定输入形状的图层的输出形状.

    参数:

    • input_shape:一个TensorShape(可能是嵌套元组).它不需要完全定义(例如批量大小可能是未知的).

    返回:

    一个TensorShape(可能是嵌套的元组).

    可能引发的异常:

    • TypeError:如果input_shape不是TensorShape(可能是嵌套的元组).
    • ValueError:如果input_shape不完整或与图层不兼容.
  • count_params
    count_params()

    计算构成权重的标量总数.

    返回:

    一个整数.

    可能引发的异常:

    • ValueError:如果图层尚未构建(在这种情况下,其权重尚未定义).
  • get_input_at
    get_input_at(node_index)

    检索给定节点处的层的输入张量.

    参数:

    • node_index:整数,从中检索属性的节点的索引.例如,node_index=0将对应于图层第一次被调用.

    返回:

    张量(如果图层有多个输入,则为张量列表).

    可能引发的异常:

    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
  • get_input_shape_at
    get_input_shape_at(node_index)

    检索给定节点上图层的输入形状.

    参数:

    • node_index:整数,从中检索属性的节点的索引.例如,node_index=0将对应于图层第一次被调用.

    返回:

    形状元组(如果图层具有多个输入,则为形状元组​​列表).

    可能引发的异常:

    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
  • get_losses_for
    get_losses_for(inputs)

    检索与特定输入集有关的损失.

    参数:

    • inputs:输入张量或输入张量的列表/元组.

    返回:

    依赖层的损耗张量列表inputs.

    可能引发的异常:

    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
  • get_output_at
    get_output_at(node_index)

    检索给定节点处的图层的输出张量.

    参数:

    • node_index:整数,从中检索属性的节点的索引.例如,node_index=0将对应于图层第一次被调用.

    返回:

    张量(或张量列表,如果图层具有多个输出).

    可能引发的异常:

    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
  • get_output_shape_at
    get_output_shape_at(node_index)

    检索给定节点上图层的输出形状.

    参数:

    • node_index:整数,从中检索属性的节点的索引.例如,node_index=0将对应于图层第一次被调用.

    返回:

    形状元组(如果图层具有多个输出,则为形状元组​​列表).

    可能引发的异常:

    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
  • get_updates_for
    get_updates_for(inputs)

    检索与特定输入集相关的更新.

    参数:

    • inputs:输入张量或输入张量的列表/元组.

    返回:

    依赖于inputs的图层的更新操作列表.

    可能引发的异常:

    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.