TensorFlow tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D
参数
steps 是时间序列的意思,就是一句话包含了多少个词,features是每个词的特征,可以联想图片处理中一个像素点对应3个通道(channel,就是feathures,其对应的就是filters)
参数 | 描述 |
---|---|
data_format | channels_last (default):(batch, steps, features);channels_first:(batch, features, steps) |
输入形状
三维的张量
channels_last:(batch_size, steps, features)
channels_first:(batch_size, features, steps)
输出形状
二维张量:(batch_size, features)
应用:
from tensorflow import keras
import numpy as npdata = np.array([[0,0,0],[1,1,1]])
emb = keras.layers.Embedding(input_dim=2, output_dim=3, input_length=3)
emb(data)
TensorFlow tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D相关推荐
- TensorFlow tf.keras.layers.Permute
更改维度的顺序,维度索引从1开始 model = Sequential() model.add(Permute((2, 1), input_shape=(10, 64))) # 交换第一维度和第二维度 ...
- TensorFlow tf.keras.layers.Dense
参数 参数 描述 units 输出的维度 activation 激活函数,默认"linear" use_bias kernel_initializer bias_initializ ...
- TensorFlow tf.keras.layers.conv2D
参数描述 参数 描述 inputs 把上一层的输出作为输入(直接将上一层作为参数输入即可) input_shape 当作为模型的第一层时,需要指出输入的形状(samples,rows,cols,cha ...
- tensorflow tf.keras.layers tf.image 图像增强
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow_dataset ...
- TensorFlow tf.keras.layers.Embedding
参数 参数 描述 input_dim 词汇表的维度(总共有多少个不相同的词) output_dim 嵌入词空间的维度 input_length 输入语句的长度 embeddings_initializ ...
- Tensorflow tf.keras.layers.LSTM
参数 参数 描述 units 输出空间的维度 input_shape (timestep, input_dim),timestep可以设置为None,由输入决定,input_dime根据具体情况 ac ...
- TensorFlow tf.keras.layers.TimeDistributed
对时间序列每个timestamp的向量空间做一个层 # as the first layer in a model model = Sequential() model.add(TimeDistrib ...
- TensorFlow tf.keras.layers.Lambda
# add a x -> x^2 layer model.add(Lambda(lambda x: x ** 2)) 参考: 官网
- TensorFlow tf.keras.layers.DenseFeatures
通过feature_columns创建dense Tensor 这一层主要是用来将原始数据根据需要转换为特征数据,比如进行one-hot编码 __init__(feature_columns,trai ...
最新文章
- C++知识点6——数组与指针初步
- Centos6.5下安装java1.7+apache-tomcat7.5
- CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
- vc++ mfc 非客户区 描绘线_决战客户端技术
- Quartz.Net进阶之二:关于触发器的更多信息
- 计算机基础知识整理大全_知识大全 | 物理选修35quot;波粒二象性quot;
- STM32(三)-------流水灯(标准库函数)
- Qt 信号-槽的同步与异步处理
- 网站左侧悬浮框随着滚动条滚动代码
- Javascript特效:上传图片格式判断(通过后缀)
- 亚马逊Alexa Connect Kit(ACK)
- 景区旅游信息管理系统数据结构源代码_成果共享 为综合利用提供支撑——旅游资源普查试点系列报道之四...
- 统计 fasta 文件序列长度及 GC 含量
- 2019寒假专题一 L CodeForces - 1260B
- 腾讯云服务器安全组配置
- 2022年:企业绩效管理蓝图
- themeforest 免费模板
- 专访罗杰斯公司市场发展经理杨熹 谈高频材料最新发展趋势
- C#_WPF中创建二维码、识别二维码
- AutoConfiguration排除指定和过滤自动配置组件
热门文章
- 入侵sql serve 后拿服务器_quot;条条大路quot;拿webshell
- Python使用组合、排列和动态规划算法求解0-1背包问题
- 微课|玩转Python轻松过二级:第3章课后习题解答3
- 微课|玩转Python轻松过二级(1.3节):编码规范与代码优化建议2
- php redis官方网站,PHP-redis中文文档介绍
- 基于OpenCV实现图像线性变化
- 力扣383.赎金信(JavaScript)
- python测试驱动开发 中文版_GitHub - starryrbs/python_tdd: 使用Python测试驱动开发完成Django项目...
- python airflow_airflow 简明指南
- c 子类对象 访问父类对象受保护成员_面向对象的三大特征