Función Tensorflow.js tf.layers.globalAveragePooling2d()

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.globalAveragePooling2d() se usa para aplicar la operación de agrupación promedio global para datos espaciales.

Sintaxis: 

tf.layers.globalAveragePooling2d( args )

Parámetros: 

• args: Acepta un objeto con los siguientes parámetros: 
  • dataFormat: el formato de datos que se utilizará para la capa de agrupación. Debería ser ‘channelsFirst’ o ‘channelsLast’. 
  • inputShape: si se especifica entonces, se utilizará para construir una capa de entrada que se insertará antes de esta capa. 
  • batchInputShape: si se especifica, se utilizará para crear una capa de entrada que se insertará antes de esta capa.
  • batchSize: Admite inputShape para construir el batchInputShape.
  • dtype: Es el tipo de tipo de datos para esta capa. Este parámetro se aplica exclusivamente a las capas de entrada.
  • nombre: Es de tipo string. Es el nombre de esta capa.
  • entrenable: si se establece en verdadero, solo los pesos de esta capa cambiarán por ajuste.
  • pesos: Los valores de peso iniciales de la capa.

Valor devuelto: Devuelve GobalAveragePooling2D

Ejemplo 1: 

import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
  
const Input = tf.input({ shape: [3, 3, 3] });
const globalAveragePooling2d =
    tf.layers.globalAveragePooling2d({  
        dataFormat: 'channelsFirst',
        batchInputShape:[4,3, 3], 
        trainable: true 
    });
  
const Output = globalAveragePooling2d.apply(Input);
  
const Data = tf.ones([4, 3, 3, 3]);
const model =
    tf.model({ inputs: Input, outputs: Output });
  
model.predict(Data).print();

Producción: 

Tensor
    [[1, 1, 1],
     [1, 1, 1],
     [1, 1, 1],
     [1, 1, 1]]

Ejemplo 2:

import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
  
const Input = tf.input({ shape: [2,  2, 3] });
  
const globalAveragePooling2d =
    tf.layers.globalAveragePooling2d({
        dataFormat: 'channelsLast', 
        batchInputShape: [4, 3, 3], 
        trainable:true
    });
      
const Output = globalAveragePooling2d.apply(Input);
  
const model = tf.model({ inputs: Input, outputs: Output });
  
const Data = tf.tensor4d([8, 2, 2, 6, 8, 9, 9, 
    4, 8, 9, 3, 8, 5, 2, 5, 2, 8, 6, 4, 5, 9, 
    12, 8, 11], [2, 2 ,2, 3]);
      
model.predict(Data).print();

Producción:

Tensor
    [[8   , 4.25, 6.75],
     [5.75, 5.75, 7.75]]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.globalAveragePooling2d