解读MaxPooling1D和GlobalMaxPooling1D的区别
更新时间:2022年12月17日 09:43:38 作者:zhangztSky
这篇文章主要介绍了MaxPooling1D和GlobalMaxPooling1D的区别及说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
MaxPooling1D和GlobalMaxPooling1D区别
import tensorflow as tf from tensorflow import keras input_shape = (2, 3, 4) x = tf.random.normal(input_shape) print(x) y=keras.layers.GlobalMaxPool1D()(x) print("*"*20) print(y) ''' """Global average pooling operation for temporal data. Examples: >>> input_shape = (2, 3, 4) >>> x = tf.random.normal(input_shape) >>> y = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(x) >>> print(y.shape) (2, 4) Arguments: data_format: A string, one of `channels_last` (default) or `channels_first`. The ordering of the dimensions in the inputs. `channels_last` corresponds to inputs with shape `(batch, steps, features)` while `channels_first` corresponds to inputs with shape `(batch, features, steps)`. Call arguments: inputs: A 3D tensor. mask: Binary tensor of shape `(batch_size, steps)` indicating whether a given step should be masked (excluded from the average). Input shape: - If `data_format='channels_last'`: 3D tensor with shape: `(batch_size, steps, features)` - If `data_format='channels_first'`: 3D tensor with shape: `(batch_size, features, steps)` Output shape: 2D tensor with shape `(batch_size, features)`. """ ''' print("--"*20) input_shape = (2, 3, 4) x = tf.random.normal(input_shape) print(x) y=keras.layers.MaxPool1D(pool_size=2,strides=1)(x) # strides 不指定 默认等于 pool_size print("*"*20) print(y)
输出如下图
上图GlobalMaxPool1D 相当于给每一个样本每列的最大值
而MaxPool1D就是普通的对每一个样本进行一个窗口(1D是一维列窗口)滑动取最大值。
tf.keras.layers.GlobalMaxPool1D()
与tf.keras.layers.Conv1D的输入一样,输入一个三维数据(batch_size,feature_size,output_dimension)
x = tf.constant([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) x = tf.reshape(x, [2, 3, 1]) max_pool_1d=tf.keras.layers.GlobalMaxPooling1D() max_pool_1d(x)
其中max_pool_1d(x)和tf.math.reduce_max(x,axis=-2,keepdims=False)作用相同
总结
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。
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