flux tensoriel : : opérations : : FractionalMoyPool

#include <nn_ops.h>

Effectue un pooling moyen fractionnaire sur l’entrée.

Résumé

Le pooling moyen fractionnaire est similaire au pooling fractionnaire maximum dans l’étape de génération de la région de pooling. La seule différence est qu'une fois les régions de pooling générées, une opération moyenne est effectuée au lieu d'une opération maximale dans chaque région de pooling.

Arguments :

  • scope : un objet Scope
  • valeur : 4-D avec forme [batch, height, width, channels] .
  • pooling_ratio : ratio de regroupement pour chaque dimension de value , ne prend actuellement en charge que les dimensions de ligne et de colonne et doit être >= 1,0. Par exemple, un ratio de mise en commun valide ressemble à [1,0, 1,44, 1,73, 1,0]. Le premier et le dernier élément doivent être 1.0 car nous n'autorisons pas le pooling sur les dimensions des lots et des canaux. 1,44 et 1,73 sont respectivement le rapport de regroupement sur les dimensions de hauteur et de largeur.

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

  • pseudo_random : lorsqu'il est défini sur True, génère la séquence de pooling de manière pseudo-aléatoire, sinon de manière aléatoire. Consultez l'article Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling pour connaître la différence entre pseudo-aléatoire et aléatoire.
  • chevauchement : lorsque la valeur est True, cela signifie que lors du regroupement, les valeurs à la limite des cellules de regroupement adjacentes sont utilisées par les deux cellules. Par exemple:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

Si la séquence de pooling est [0, 2, 4], alors 16, à l'index 2, sera utilisé deux fois. Le résultat serait [41/3, 26/3] pour une mise en commun moyenne fractionnée.

  • déterministe : lorsqu'elle est définie sur True, une région de pooling fixe sera utilisée lors de l'itération sur un nœud FractionalAvgPool dans le graphe de calcul. Principalement utilisé dans les tests unitaires pour rendre FractionalAvgPool déterministe.
  • seed : Si seed ou seed2 sont définis comme étant différents de zéro, le générateur de nombres aléatoires est amorcé par la graine donnée. Sinon, il est ensemencé par une graine aléatoire.
  • seed2 : Une deuxième graine pour éviter la collision des graines.

Retours :

  • Sortie Output : tenseur de sortie après mise en commun moyenne fractionnaire.
  • Output row_pooling_sequence : séquence de regroupement de lignes, nécessaire pour calculer le gradient.
  • Output col_pooling_sequence : séquence de regroupement de colonnes, nécessaire pour calculer le gradient.

Constructeurs et Destructeurs

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)

Attributs publics

col_pooling_sequence
operation
output
row_pooling_sequence

Fonctions statiques publiques

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

Structures

tensorflow : ops : FractionalAvgPool : Attrs

Setters d'attributs facultatifs pour FractionalAvgPool .

Attributs publics

col_pooling_sequence 

::tensorflow::Output col_pooling_sequence

opération 

Operation operation

sortir 

::tensorflow::Output output

rangée_pooling_sequence 

::tensorflow::Output row_pooling_sequence

Fonctions publiques

FractionalMoyPool 

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

FractionalMoyPool 

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

Fonctions statiques publiques

Déterministe 

Attrs Deterministic(
  bool x
)

Chevauchement 

Attrs Overlapping(
  bool x
)

Pseudo-Aléatoire 

Attrs PseudoRandom(
  bool x
)

Graine 

Attrs Seed(
  int64 x
)

Semence2 

Attrs Seed2(
  int64 x
)