deep-learning - 如何从 HxWxD 张量中获得 D 平均值

Question

如何在 Deeplearnjs 中创建一个图形元素，将我的 [h, w, d] 形状张量变成一个 [d] 形状，其中每个都是该层的最大值。如果 h 和 w 相同，则可以使用 maxpool 函数来完成。如果喜欢同样的意思。使用 conv2d 可以实现均值，但前提是 w 和 h 相等。

我需要在图表中使用它，以便我可以应用培训。

Answer 1

您可以做dl.mean(your_tensor, [0, 1])或your_tensor.mean([0, 1])得到沿 h 和 w 维度的平均值。任何一个都会返回一个形状为 [d] 的张量。这也适用于训练，因为 deeplearnjs 已转移到急切执行模式，并且在均值缩减操作中定义了梯度。您可以查看mnist_eager演示，了解没有图表的训练示例。