TensorFlow函数教程:tf.nn.max_pool3d

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2019-01-15

tf.nn.max_pool3d函数

tf.nn.max_pool3d(
    input,
    ksize,
    strides,
    padding,
    data_format='NDHWC',
    name=None
)

请参阅指南:神经网络>池操作

在输入上执行3D最大池化.

参数:

  • input:一个Tensor.必须是下列类型之一:half,bfloat16,float32.shape为[batch, depth, rows, cols, channels]的张量用于池化.
  • ksize:ints列表,长度>= 5.长度为5的1-D张量.输入张量的每个维度的窗口大小.必须有ksize[0] = ksize[4] = 1.
  • strides:ints列表,长度>= 5.长度为5的1-D张量.input是我每个维度的滑动窗口的步幅.必须有strides[0] = strides[4] = 1.
  • padding:string,可以是:"SAME", "VALID".要使用的填充算法的类型.
  • data_format:可选的string,可以是:"NDHWC", "NCDHW".默认为"NDHWC".输入和输出数据的数据格式.使用默认格式“NDHWC”,数据按以下顺序存储:[batch,in_depth,in_height,in_width,in_channels].或者,格式可以是“NCDHW”,数据存储顺序是:[batch,in_channels,in_depth,in_height,in_width].
  • name:操作的名称(可选).

返回:

一个Tensor,与input有相同的类型.

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