TensorFlow函數(shù)教程：tf.nn.max_pool3d

tf.nn.max_pool3d函數(shù)

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

請(qǐng)參閱指南：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)>池操作

在輸入上執(zhí)行3D最大池化.

參數(shù)：

• input：一個(gè)Tensor.必須是下列類型之一：half,bfloat16,float32.shape為[batch, depth, rows, cols, channels]的張量用于池化.
• ksize：ints列表,長(zhǎng)度>= 5.長(zhǎng)度為5的1-D張量.輸入張量的每個(gè)維度的窗口大小.必須有ksize[0] = ksize[4] = 1.
• strides：ints列表,長(zhǎng)度>= 5.長(zhǎng)度為5的1-D張量.input是我每個(gè)維度的滑動(dòng)窗口的步幅.必須有strides[0] = strides[4] = 1.
• padding：string,可以是："SAME", "VALID".要使用的填充算法的類型.
• data_format：可選的string,可以是："NDHWC", "NCDHW".默認(rèn)為"NDHWC".輸入和輸出數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)格式.使用默認(rèn)格式“NDHWC”,數(shù)據(jù)按以下順序存儲(chǔ)：[batch,in_depth,in_height,in_width,in_channels].或者,格式可以是“NCDHW”,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)順序是：[batch,in_channels,in_depth,in_height,in_width].
• name：操作的名稱(可選).

返回：

一個(gè)Tensor,與input有相同的類型.