flujo tensor:: operaciones:: Grupo promedio fraccional

#include <nn_ops.h>

Realiza una agrupación promedio fraccionaria en la entrada.

Resumen

La agrupación promedio fraccional es similar a la agrupación máxima fraccional en el paso de generación de la región de agrupación. La única diferencia es que después de generar las regiones de agrupación, se realiza una operación media en lugar de una operación máxima en cada región de agrupación.

Argumentos:

  • alcance: un objeto de alcance
  • valor: 4-D con forma [batch, height, width, channels] .
  • pooling_ratio: relación de agrupación para cada dimensión de value ; actualmente solo admite dimensiones de fila y columna y debe ser >= 1,0. Por ejemplo, una proporción de agrupación válida es [1,0, 1,44, 1,73, 1,0]. El primer y último elemento deben ser 1.0 porque no permitimos la agrupación en dimensiones de lotes y canales. 1,44 y 1,73 son proporciones de agrupación en las dimensiones de alto y ancho respectivamente.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

  • pseudo_random: cuando se establece en Verdadero, genera la secuencia de agrupación de forma pseudoaleatoria; de lo contrario, de forma aleatoria. Consulte el artículo de Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling para conocer la diferencia entre pseudoaleatorio y aleatorio.
  • superposición: cuando se establece en Verdadero, significa que al agrupar, ambas celdas utilizan los valores en el límite de las celdas de agrupación adyacentes. Por ejemplo:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

Si la secuencia de agrupación es [0, 2, 4], entonces 16, en el índice 2, se usará dos veces. El resultado sería [41/3, 26/3] para la agrupación promedio fraccional.

  • determinista: cuando se establece en Verdadero, se utilizará una región de agrupación fija al iterar sobre un nodo FractionalAvgPool en el gráfico de cálculo. Se utiliza principalmente en pruebas unitarias para hacer que FractionalAvgPool sea determinista.
  • semilla: si seed o seed2 se configuran como distintos de cero, el generador de números aleatorios se siembra con la semilla dada. De lo contrario, se siembra con una semilla aleatoria.
  • semilla2: una segunda semilla para evitar la colisión de semillas.

Devoluciones:

  • Salida Output : tensor de salida después de la agrupación promedio fraccional.
  • Output row_pooling_sequence: secuencia de agrupación de filas, necesaria para calcular el gradiente.
  • Output col_pooling_sequence: secuencia de agrupación de columnas, necesaria para calcular el gradiente.

Constructores y destructores

FractionalAvgPool (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input value, const gtl::ArraySlice< float > & pooling_ratio)
FractionalAvgPool (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input value, const gtl::ArraySlice< float > & pooling_ratio, const FractionalAvgPool::Attrs & attrs)

Atributos públicos

col_pooling_sequence
operation
output
row_pooling_sequence

Funciones estáticas públicas

Deterministic (bool x)
Overlapping (bool x)
PseudoRandom (bool x)
Seed (int64 x)
Seed2 (int64 x)

estructuras

tensorflow:: operaciones:: FractionalAvgPool:: Atributos

Configuradores de atributos opcionales para FractionalAvgPool .

Atributos públicos

col_pooling_sequence 

::tensorflow::Output col_pooling_sequence

operación 

Operation operation

producción 

::tensorflow::Output output

secuencia_de_agrupación_de_filas 

::tensorflow::Output row_pooling_sequence

Funciones públicas

Grupo promedio fraccional 

 FractionalAvgPool(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input value,
  const gtl::ArraySlice< float > & pooling_ratio
)

Grupo promedio fraccional 

 FractionalAvgPool(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input value,
  const gtl::ArraySlice< float > & pooling_ratio,
  const FractionalAvgPool::Attrs & attrs
)

Funciones estáticas públicas

determinista 

Attrs Deterministic(
  bool x
)

superpuestas 

Attrs Overlapping(
  bool x
)

Pseudoaleatorio 

Attrs PseudoRandom(
  bool x
)

Semilla 

Attrs Seed(
  int64 x
)

Semilla2 

Attrs Seed2(
  int64 x
)