Tensorflow.js es un conjunto de herramientas de código abierto desarrollado por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo en el navegador o en la plataforma del Node. También permite a los desarrolladores crear modelos de aprendizaje automático en JavaScript y utilizarlos directamente en el navegador o con Node.js.
La función tf.layers.averagePooling3d() se utiliza para aplicar la operación de agrupación promedio para datos 3D. Si su campo dataFormat se establece en CHANNEL_LAST, toma el tensor como entrada con forma 5d [tamaño de lote, profundidades, filas, columnas, canales] y genera el tensor con forma de 5d: [tamaño de lote, profundidades agrupadas, filas agrupadas, columnas agrupadas, canales]. Su archivo de formato de datos se establece en CHANNEL_FIRST, toma el tensor como entrada con forma 4d: [tamaño de lote, canales, profundidades, filas, columnas] y genera el tensor con forma: [tamaño de lote, canales, profundidades agrupadas, filas agrupadas, columnas agrupadas].
Sintaxis:
tf.layers.averagePooling3d( args )
Parámetros:
- args: Es un objeto con las siguientes propiedades:
- poolSize: se utiliza para factores de reducción de escala en cada dimensión, es decir, [profundidad, altura, ancho]. Es un número entero o se espera una array de tres números enteros.
- zancadas: en cada dimensión de la ventana de agrupación, el tamaño de la zancada. Es un número entero o se requiere una array de tres números enteros.
- relleno: el tipo de relleno que se utilizará para la capa de agrupación.
- dataFormat: el formato de datos que se utilizará para la capa de agrupación
- inputShape: si se especifica, se utiliza para crear la capa de entrada que se inserta antes de esta capa.
- batchInputShape: si se especifica, se utiliza para crear la capa de entrada que se inserta antes de esta capa.
- batchSize: se utiliza para crear batchInputShape con la ayuda de inputShape.
- dtype: Es el tipo de datos para estas capas. Estos parámetros se aplican exclusivamente a las capas de entrada.
- nombre: Es de tipo string. Es el nombre de estas capas.
- entrenable: si se establece en verdadero, solo los pesos de esta capa cambiarán por ajuste.
- pesos: Los valores de peso iniciales de la capa.
Devoluciones: Devuelve AveragePooling3D
Ejemplo 1:
Javascript
import * as tf from "@tensorflow.js/tfjs" const model = tf.sequential(); // First layer must have a defined input shape model.add(tf.layers.averagePooling3d({ poolSize: 4, strides: 5, padding: 'valid', inputShape: [4, 3, 5, 2], batchSize: 2, dataFormat: 'channelsFirst' })); // Afterwards, TF.js does automatic shape inference model.add(tf.layers.dense({ units: 5 })); // Inspect the inferred shape of the model's output console.log(JSON.stringify(model.outputs[0].shape));
Producción:
[2,4,0,1,5]
Ejemplo 2:
Javascript
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"; const Input = tf.input({ shape: [2, 2, 2, 3] }); const averagePooling3dLayer = tf.layers.averagePooling3d({ poolSize: 3, strides: 2, padding: 'same', dataFormat: 'channelsLast', bactchSize: 3 }); const Output = averagePooling3dLayer.apply(Input); const model = tf.model({ inputs: Input, outputs: Output }); const Data = tf.tensor5d([8, 2, 2, 6, 8, 9, 9, 4, 8, 9, 3, 8, 3, 8, 9, 4, 5, 2, 5, 9, 6, 8, 9, 3], [1, 2, 2, 2, 3] ); model.predict(Data).print();
Producción:
Tensor [ [ [ [[6.5, 6, 5.875],]]]]
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.averagePooling3d
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por satyam00so y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA