Función Tensorflow.js tf.pool()

Introducción: Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático, así como redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.

La función .pool() se utiliza para ejecutar un funcionamiento de agrupación ND.

Sintaxis:

tf.pool(input, windowShape, poolingType, pad, dilations?, strides?)

Parámetros:

  • entrada: El tensor de entrada indicado que es de rango 4 o bien de rango 3 y de forma: [lote, altura, ancho, canales]. Además, en caso de que el rango sea 3, entonces se presume el lote de tamaño 1. Puede ser del tipo tf.Tensor3D, tf.Tensor4D, TypedArray o Array.
  • windowShape: el tamaño de filtro indicado: [filterHeight, filterWidth]. Puede ser de tipo [número, número] o número. En caso de que filterSize sea un número singular, entonces filterHeight == filterWidth.
  • poolingType: el tipo de agrupación indicado, puede ser ‘máximo’ o ‘promedio’.
  • pad: el tipo de algoritmo indicado para el relleno. Puede ser de tipo válido, mismo, número o conv_util.ExplicitPadding.
    1. Aquí, para mismo y zancada 1, la salida tendría el mismo tamaño que la entrada, independientemente del tamaño del filtro.
    2. Para ‘válido’, la salida será más pequeña que la entrada en caso de que el tamaño del filtro sea mayor que 1*1×1.
  • dilataciones: las tasas de dilatación indicadas: [dilationHeight, dilatationWidth] en el sentido de que los valores de entrada se muestrean sobre las dimensiones de altura y anchura en la agrupación dilatada. El valor predeterminado es [1, 1]. Además, en caso de que las dilataciones sean un solo número, dilataciónAltura == dilataciónAncho. Y si es mayor que 1, entonces todos los valores de los pasos deben ser 1. Es opcional y es de tipo [número, número], número.
  • zancadas: Las zancadas indicadas de la agrupación: [strideHeight, strideWidth]. En caso de que zancadas sea un número singular, entonces zancadaAltura == zancadaAncho. Es opcional y es de tipo [número, número] o número.

Valor devuelto: Devuelve tf.Tensor3D o tf.Tensor4D.

Ejemplo 1:

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Defining input tensor
const x = tf.tensor3d([1, 2, 3, 4], [2, 2, 1]);
 
// Calling pool() method
const result = tf.pool(x, 3, 'avg', 'same', [1, 2], 1);
  
// Printing output
result.print();

Producción:

Tensor
    [[[0.4444444],
      [0.6666667]],

     [[0.4444444],
      [0.6666667]]]

Ejemplo 2:

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Calling pool() method
tf.tensor3d([1.2, 2.1, 3.0, -4], [2, 2, 1]).pool(3,
                    'conv_util.ExplicitPadding', 1, 1).print();

Producción:

Tensor
    [[[3],
      [3]],

     [[3],
      [3]]]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#pool

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por nidhi1352singh y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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