tensoreflusso:: ops:: Pool medio frazionario

#include <nn_ops.h>

Esegue il pooling medio frazionario sull'input.

Riepilogo

Il raggruppamento medio frazionario è simile al raggruppamento massimo frazionario nella fase di generazione della regione di raggruppamento. L'unica differenza è che dopo la generazione delle regioni di pool, viene eseguita un'operazione di media invece di un'operazione max in ciascuna regione di pool.

Argomenti:

  • scope: un oggetto Scope
  • valore: 4-D con forma [batch, height, width, channels] .
  • pooling_ratio: rapporto di pooling per ogni dimensione di value , attualmente supporta solo la dimensione riga e colonna e dovrebbe essere >= 1,0. Ad esempio, un rapporto di pooling valido è [1.0, 1.44, 1.73, 1.0]. Il primo e l'ultimo elemento devono essere 1.0 perché non consentiamo il raggruppamento su dimensioni batch e canali. 1,44 e 1,73 sono rapporti di pooling rispettivamente sulle dimensioni di altezza e larghezza.

Attributi facoltativi (vedi Attrs ):

  • pseudo_random: se impostato su True, genera la sequenza di pooling in modo pseudocasuale, altrimenti in modo casuale. Controllare l'articolo Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling per la differenza tra pseudocasuale e casuale.
  • sovrapposizione: se impostato su True, significa che durante il raggruppamento, i valori al confine delle celle di raggruppamento adiacenti vengono utilizzati da entrambe le celle. Per esempio:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

Se la sequenza di pool è [0, 2, 4], allora 16, nell'indice 2 verrà utilizzato due volte. Il risultato sarebbe [41/3, 26/3] per il pooling medio frazionario.

  • deterministico: se impostato su True, verrà utilizzata una regione di pooling fissa durante l'iterazione su un nodo FractionalAvgPool nel grafico di calcolo. Utilizzato principalmente nel test unitario per rendere deterministico FractionalAvgPool .
  • seme: se seme o seme2 sono impostati su un valore diverso da zero, il generatore di numeri casuali viene seminato dal seme specificato. Altrimenti, viene seminato da un seme casuale.
  • seed2: un secondo seme per evitare la collisione del seme.

Resi:

  • Output Output : tensore di output dopo il pooling medio frazionario.
  • Output row_pooling_sequence: sequenza di pooling delle righe, necessaria per calcolare il gradiente.
  • Output col_pooling_sequence: sequenza di pooling delle colonne, necessaria per calcolare il gradiente.

Costruttori e distruttori

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)

Attributi pubblici

col_pooling_sequence
operation
output
row_pooling_sequence

Funzioni pubbliche statiche

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

Strutture

tensorflow:: ops:: FractionalAvgPool:: Attrs

Setter di attributi facoltativi per FractionalAvgPool .

Attributi pubblici

col_pooling_sequence 

::tensorflow::Output col_pooling_sequence

operazione 

Operation operation

produzione 

::tensorflow::Output output

riga_pooling_sequenza 

::tensorflow::Output row_pooling_sequence

Funzioni pubbliche

Pool medio frazionario 

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

Pool medio frazionario 

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

Funzioni pubbliche statiche

deterministico 

Attrs Deterministic(
  bool x
)

Sovrapposizione 

Attrs Overlapping(
  bool x
)

Pseudocasuale 

Attrs PseudoRandom(
  bool x
)

Seme 

Attrs Seed(
  int64 x
)

Seme2 

Attrs Seed2(
  int64 x
)