Executa o agrupamento médio na entrada.
Cada entrada em `output` é a média do tamanho da janela` ksize` correspondente em `value`.
Classes aninhadas
| classe | AvgPool.Options | Atributos opcionais para AvgPool | |
Constantes
| Fragmento | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow | 
Métodos Públicos
| Output <T> |  asOutput ()  Retorna o identificador simbólico do tensor. | 
| estática <T estende TNumber > AvgPool <T> |  criar ( Scope escopo, Operando <T> valor, List <longo> ksize, List <longo> avanços, String preenchimento, Options ... Opções)  Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação AvgPool. | 
| estáticos AvgPool.Options |  dataFormat (String dataFormat) | 
| Output <T> |  saída ()  O tensor médio de saída combinada.  | 
Métodos herdados
Constantes
nome_op final String public static
O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow
Métodos Públicos
pública Output <T> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
As entradas para as operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static AvgPool <T> create ( Scope escopo, Operando <T> valor, List <longo> ksize, List <longo> avanços, String preenchimento, Options ... Opções)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação AvgPool.
Parâmetros
| alcance | escopo atual | 
|---|---|
| valor | 4-D com forma `[lote, altura, largura, canais]`. | 
| ksize | O tamanho da janela deslizante para cada dimensão de `valor`. | 
| passos largos | A distância da janela deslizante para cada dimensão de `valor`. | 
| preenchimento | O tipo de algoritmo de preenchimento a ser usado. | 
| opções | carrega valores de atributos opcionais | 
Devoluções
- uma nova instância de AvgPool
public static AvgPool.Options dataFormat (String dataFormat)
Parâmetros
| formato de dados | Especifique o formato dos dados de entrada e saída. Com o formato padrão "NHWC", os dados são armazenados na ordem de: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Alternativamente, o formato poderia ser "NCHW", a ordem de armazenamento de dados de: [lote, in_channels, in_height, in_width]. | 
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