Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
przepływ tensorowy:: ops:: MaxPool3D
#include <nn_ops.h> Wykonuje 3D max Pooling na wejściu.
Streszczenie
Argumenty:
- zakres: Obiekt Scope
- dane wejściowe: Tensor kształtu
[batch, depth, rows, cols, channels] do połączenia. - ksize: tensor 1-D o długości 5. Rozmiar okna dla każdego wymiaru tensora wejściowego. Musi mieć
ksize[0] = ksize[4] = 1 . - kroki: tensor 1-D o długości 5. Krok przesuwanego okna dla każdego wymiaru
input . Musi mieć strides[0] = strides[4] = 1 . - dopełnienie: typ algorytmu dopełniania, który ma zostać użyty.
Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs ):
- data_format: Format danych wejściowych i wyjściowych. W domyślnym formacie „NDHWC” dane są przechowywane w kolejności: [partia, głębokość, wysokość, szerokość, liczba kanałów]. Alternatywnie format może mieć postać „NCDHW”, kolejność przechowywania danych jest następująca: [partia, kanały_w_kanałach, głębokość_w_wysokości, szerokość_w_szerokości].
Zwroty:
-
Output : maksymalny łączony tensor wyjściowy.
Publiczne funkcje statyczne |
|---|
DataFormat (StringPiece x) | |
Atrybuty publiczne
Funkcje publiczne
MaxPool3D
MaxPool3D(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input input,
const gtl::ArraySlice< int > & ksize,
const gtl::ArraySlice< int > & strides,
StringPiece padding
)
węzeł
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Wyjście
operator::tensorflow::Output() const
Publiczne funkcje statyczne
Attrs DataFormat(
StringPiece x
)
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-27 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::MaxPool3D Class Reference\n\ntensorflow::ops::MaxPool3D\n==========================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nPerforms 3D max pooling on the input.\n\nSummary\n-------\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input: Shape `[batch, depth, rows, cols, channels]` tensor to pool over.\n- ksize: 1-D tensor of length 5. The size of the window for each dimension of the input tensor. Must have `ksize[0] = ksize[4] = 1`.\n- strides: 1-D tensor of length 5. The stride of the sliding window for each dimension of `input`. Must have `strides[0] = strides[4] = 1`.\n- padding: The type of padding algorithm to use.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/max-pool3-d/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_1_1_attrs)):\n\n- data_format: The data format of the input and output data. With the default format \"NDHWC\", the data is stored in the order of: \\[batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels\\]. Alternatively, the format could be \"NCDHW\", the data storage order is: \\[batch, in_channels, in_depth, in_height, in_width\\].\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The max pooled output tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [MaxPool3D](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_1aeb6586ec4fe23863dadcdf397955938c)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & ksize, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides, StringPiece padding)` ||\n| [MaxPool3D](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_1a881d1a222223a16559edc5edc2dbb26a)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & ksize, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides, StringPiece padding, const `[MaxPool3D::Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/max-pool3-d/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_1a05a457fb3e2c711d36cbd33ee4cc870e) | [Operation](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_1a205fc0930f581dc28a140df0227f881d) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_1a65dc0444be728bff9614929b11ee04a7)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_1a53f97b9d2f3e3cb1e294decc0c7db353)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_1ad647c73e65c2224bd258d40b817e3984)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [DataFormat](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_1adb9ab115eeca3aca6a708bdd6fc136a0)`(StringPiece x)` | [Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/max-pool3-d/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::MaxPool3D::Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/max-pool3-d/attrs) | Optional attribute setters for [MaxPool3D](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/max-pool3-d#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### MaxPool3D\n\n```gdscript\n MaxPool3D(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & ksize,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides,\n StringPiece padding\n)\n``` \n\n### MaxPool3D\n\n```gdscript\n MaxPool3D(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & ksize,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides,\n StringPiece padding,\n const MaxPool3D::Attrs & attrs\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### DataFormat\n\n```text\nAttrs DataFormat(\n StringPiece x\n)\n```"]]
