TensorFlow函数教程:tf.nn.max_pool3d
2019-01-31 13:50 更新
tf.nn.max_pool3d函数
tf.nn.max_pool3d(
input,
ksize,
strides,
padding,
data_format='NDHWC',
name=None
)
请参阅指南:神经网络>池操作
在输入上执行3D最大池化.
参数:
- input:一个Tensor.必须是下列类型之一:half,bfloat16,float32.shape为[batch, depth, rows, cols, channels]的张量用于池化.
- ksize:ints列表,长度>= 5.长度为5的1-D张量.输入张量的每个维度的窗口大小.必须有ksize[0] = ksize[4] = 1.
- strides:ints列表,长度>= 5.长度为5的1-D张量.input是我每个维度的滑动窗口的步幅.必须有strides[0] = strides[4] = 1.
- padding:string,可以是:"SAME", "VALID".要使用的填充算法的类型.
- data_format:可选的string,可以是:"NDHWC", "NCDHW".默认为"NDHWC".输入和输出数据的数据格式.使用默认格式“NDHWC”,数据按以下顺序存储:[batch,in_depth,in_height,in_width,in_channels].或者,格式可以是“NCDHW”,数据存储顺序是:[batch,in_channels,in_depth,in_height,in_width].
- name:操作的名称(可选).
返回:
一个Tensor,与input有相同的类型.