Conv1D

keras.layers.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)

1D 卷积层 (例如时序卷积)。
该层创建了一个卷积核，该卷积核以单个空间（或时间）维上的层输入进行卷积，以生成输出张量。如果use_bias为True，则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。最后，如果 activation 不是 None，它也会应用于输出。
参数

filters: 整数，输出空间的维度（即卷积中滤波器的输出数量）。
kernel_size: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表，指明 1D 卷积窗口的长度。
strides: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表，指明卷积的步长。指定任何 stride 值 != 1 与指定 dilation_rate 值 != 1 两者不兼容。
padding: “valid”, “causal” 或 “same” 之一 (大小写敏感) “valid” 表示「不填充」。 “same” 表示填充输入以使输出具有与原始输入相同的长度。 “causal” 表示因果（膨胀）卷积，例如，output[t] 不依赖于 input[t+1:]，在模型不应违反时间顺序的时间数据建模时非常有用。
dilation_rate: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表，指定用于膨胀卷积的膨胀率。当前，指定任何 dilation_rate 值 != 1 与指定 stride 值 != 1 两者不兼容。
activation: 要使用的激活函数。如果你不指定，则不使用激活函数 (即线性激活： a(x) = x)。
use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。
kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器 (详见 initializers)。
bias_initializer: 偏置向量的初始化器 (详见 initializers)。
kernel_regularizer: 运用到 kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
bias_regularizer: 运用到偏置向量的正则化函数 (详见 regularizer)。
activity_regularizer: 运用到层输出（它的激活值）的正则化函数 (详见 regularizer)。
kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。

输入尺寸
3D 张量，尺寸为 (batch_size, steps, input_dim)。
输出尺寸
3D 张量，尺寸为 (batch_size, new_steps, filters)。由于填充或窗口按步长滑动，steps 值可能已更改。

Conv2D

keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)

2D 卷积层 (例如对图像的空间卷积)。

该层创建了一个卷积核，该卷积核对层输入进行卷积，以生成输出张量。如果 use_bias 为 True，则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。最后，如果 activation 不是 None，它也会应用于输出。

参数

filters: 整数，输出空间的维度（即卷积中滤波器的输出数量）。
kernel_size: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表，指明 2D 卷积窗口的宽度和高度。可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。
strides: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表，指明卷积沿宽度和高度方向的步长。可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。指定任何 stride 值 != 1 与指定 dilation_rate 值 != 1 两者不兼容。
padding: “valid” 或 “same” (大小写敏感)。
data_format: 字符串， channels_last(默认) 或 channels_first之一，表示输入中维度的顺序。 channels_last对应输入尺寸为 (batch, height, width, channels)， channels_first对应输入尺寸为(batch, channels, height, width)。它默认为从 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中找到的 image_data_format 值。如果你从未设置它，将使用 “channels_last”。
dilation_rate: 一个整数或 2 个整数的元组或列表，指定膨胀卷积的膨胀率。可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。当前，指定任何 dilation_rate 值 != 1 与指定 stride 值 != 1 两者不兼容。
activation: 要使用的激活函数 (详见 activations)。如果你不指定，则不使用激活函数 (即线性激活： a(x) = x)。
use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。
kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器 (详见 initializers)。
bias_initializer: 偏置向量的初始化器 (详见 initializers)。
kernel_regularizer: 运用到 kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
bias_regularizer: 运用到偏置向量的正则化函数 (详见 regularizer)。
activity_regularizer: 运用到层输出（它的激活值）的正则化函数 (详见 regularizer)。
kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。

输入尺寸
如果 data_format=‘channels_first’，输入 4D 张量，尺寸为 (samples, channels, rows, cols)。
如果 data_format=‘channels_last’，输入 4D 张量，尺寸为 (samples, rows, cols, channels)。
输出尺寸
如果 data_format=‘channels_first’，输出 4D 张量，尺寸为(samples, filters, new_rows, new_cols)。
如果data_format='channels_last'，输出 4D 张量，尺寸为(samples, new_rows, new_cols, filters)。
由于填充的原因， rows 和 cols 值可能已更改。

Conv3D

keras.layers.Conv3D(filters, kernel_size, strides=(1, 1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)

3D 卷积层 (例如立体空间卷积)。

参数

filters: 整数，输出空间的维度（即卷积中滤波器的输出数量）。
kernel_size: 一个整数，或者 3 个整数表示的元组或列表，指明 3D 卷积窗口的深度、高度和宽度。可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。
strides: 一个整数，或者 3 个整数表示的元组或列表，指明卷积沿每一个空间维度的步长。可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的步长值。指定任何 stride 值 != 1 与指定 dilation_rate 值 != 1 两者不兼容。
padding: “valid” 或 “same” (大小写敏感)。
data_format: 字符串， channels_last (默认) 或 channels_first 之一，表示输入中维度的顺序。channels_last 对应输入尺寸为 (batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)， channels_first 对应输入尺寸为 (batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)。它默认为从 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中找到的 image_data_format 值。如果你从未设置它，将使用 “channels_last”。
dilation_rate: 一个整数或 3 个整数的元组或列表，指定膨胀卷积的膨胀率。可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。当前，指定任何 dilation_rate 值 != 1 与指定 stride 值 != 1 两者不兼容。
activation: 要使用的激活函数 (详见 activations)。如果你不指定，则不使用激活函数 (即线性激活： a(x) = x)。
use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。
kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器 (详见 initializers)。
bias_initializer: 偏置向量的初始化器 (详见 initializers)。
kernel_regularizer: 运用到 kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
bias_regularizer: 运用到偏置向量的正则化函数 (详见 regularizer)。
activity_regularizer: 运用到层输出（它的激活值）的正则化函数 (详见 regularizer)。
kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。

输入尺寸
如果 data_format=‘channels_first’，输入 5D 张量，尺寸为 (samples, channels, conv_dim1, conv_dim2, conv_dim3)。
如果 data_format=‘channels_last’，输入 5D 张量，尺寸为 (samples, conv_dim1, conv_dim2, conv_dim3, channels)。

输出尺寸
如果 data_format=‘channels_first’，输出 5D 张量，尺寸为 (samples, filters, new_conv_dim1, new_conv_dim2, new_conv_dim3)。
如果 data_format=‘channels_last’，输出 5D 张量，尺寸为 (samples, new_conv_dim1, new_conv_dim2, new_conv_dim3, filters)。
由于填充的原因， new_conv_dim1, new_conv_dim2 和 new_conv_dim3 值可能已更改。

SeparableConv1D

keras.layers.SeparableConv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format=None, dilation_rate=1, depth_multiplier=1, activation=None, use_bias=True, depthwise_initializer='glorot_uniform', pointwise_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', depthwise_regularizer=None, pointwise_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, depthwise_constraint=None, pointwise_constraint=None, bias_constraint=None)

深度方向的可分离 1D 卷积。

原理和rgb照片拆分成三个单色通道一样。根据对单通道进行卷积，再组合起来，实现通道与区域的分离
可分离的卷积的操作包括，首先执行深度方向的空间卷积（分别作用于每个输入通道），紧接一个将所得输出通道混合在一起的逐点卷积。depth_multiplier 参数控制深度步骤中每个输入通道生成多少个输出通道。

直观地说，可分离的卷积可以理解为一种将卷积核分解成两个较小的卷积核的方法，或者作为 Inception 块的一个极端版本。
参数

filters: 整数，输出空间的维度（即卷积中滤波器的输出数量）。
kernel_size: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表，指明 1D 卷积窗口的长度。
strides: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表，指明卷积的步长。指定任何 stride 值 != 1 与指定 dilation_rate 值 != 1 两者不兼容。
padding: “valid” 或 “same” (大小写敏感)。
data_format: 字符串， channels_last (默认) 或 channels_first 之一，表示输入中维度的顺序。 channels_last 对应输入尺寸为 (batch, height, width, channels)， channels_first 对应输入尺寸为 (batch, channels, height, width)。它默认为从 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中找到的 image_data_format 值。如果你从未设置它，将使用 “channels_last”。
dilation_rate: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表，为使用扩张（空洞）卷积指明扩张率。目前，指定任何 dilation_rate 值 != 1 与指定任何 stride 值 != 1 两者不兼容。
depth_multiplier: 每个输入通道的深度方向卷积输出通道的数量。深度方向卷积输出通道的总数将等于 filterss_in * depth_multiplier。
activation: 要使用的激活函数 (详见 activations)。如果你不指定，则不使用激活函数 (即线性激活： a(x) = x)。
use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。
depthwise_initializer: 运用到深度方向的核矩阵的初始化器 (详见 initializers)。
pointwise_initializer: 运用到逐点核矩阵的初始化器 (详见 initializers)。
bias_initializer: 偏置向量的初始化器 (详见 initializers)。
depthwise_regularizer: 运用到深度方向的核矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
pointwise_regularizer: 运用到逐点核矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
bias_regularizer: 运用到偏置向量的正则化函数 (详见 regularizer)。
activity_regularizer: 运用到层输出（它的激活值）的正则化函数 (详见 regularizer)。
depthwise_constraint: 运用到深度方向的核矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
pointwise_constraint: 运用到逐点核矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。

输入尺寸

如果 data_format=‘channels_first’，输入 3D 张量，尺寸为 (batch, channels, steps)。
如果 data_format=‘channels_last’，输入 3D 张量，尺寸为 (batch, steps, channels)。
输出尺寸

如果 data_format=‘channels_first’，输出 3D 张量，尺寸为 (batch, filters, new_steps)。
如果 data_format=‘channels_last’，输出 3D 张量，尺寸为 (batch, new_steps, filters)。

SeparableConv2D

keras.layers.SeparableConv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), depth_multiplier=1, activation=None, use_bias=True, depthwise_initializer='glorot_uniform', pointwise_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', depthwise_regularizer=None, pointwise_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, depthwise_constraint=None, pointwise_constraint=None, bias_constraint=None)

深度方向的可分离 2D 卷积。

可分离的卷积的操作包括，首先执行深度方向的空间卷积（分别作用于每个输入通道），紧接一个将所得输出通道混合在一起的逐点卷积。depth_multiplier 参数控制深度步骤中每个输入通道生成多少个输出通道。

直观地说，可分离的卷积可以理解为一种将卷积核分解成两个较小的卷积核的方法，或者作为 Inception 块的一个极端版本。

Conv2DTranspose

keras.layers.Conv2DTranspose(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)

转置卷积层 (有时被成为反卷积)。

链接：https://blog.csdn.net/qq_38906523/article/details/80520950

对转置卷积的需求一般来自希望使用与正常卷积相反方向的变换，即，将具有卷积输出尺寸的东西转换为具有卷积输入尺寸的东西，同时保持与所述卷积相容的连通性模式。

当使用该层作为模型第一层时，需要提供 input_shape 参数（整数元组，不包含样本表示的轴），例如， input_shape=(128, 128, 3) 表示 128x128 RGB 图像，在 data_format=“channels_last” 时。

Cropping1D

keras.layers.Cropping1D(cropping=(1, 1))

1D 输入的裁剪层（例如时间序列）。

它沿着时间维度（第 1 个轴）裁剪。

参数
cropping: 整数或整数元组（长度为 2）。在裁剪维度（第 1 个轴）的开始和结束位置应该裁剪多少个单位。如果只提供了一个整数，那么这两个位置将使用相同的值。
输入尺寸
3D 张量，尺寸为 (batch, axis_to_crop, features)。
输出尺寸
3D 张量，尺寸为 (batch, cropped_axis, features)。

Cropping2D

keras.layers.Cropping2D(cropping=((0, 0), (0, 0)), data_format=None)

2D 输入的裁剪层（例如图像）。
它沿着空间维度裁剪，即宽度和高度。
参数

cropping: 整数，或 2 个整数的元组，或 2 个整数的 2 个元组。
如果为整数：将对宽度和高度应用相同的对称裁剪。如果为 2 个整数的元组：解释为对高度和宽度的两个不同的对称裁剪值： (symmetric_height_crop, symmetric_width_crop)。
如果为 2 个整数的 2 个元组：解释为 ((top_crop, bottom_crop), (left_crop, right_crop))。
data_format: 字符串， channels_last (默认) 或 channels_first 之一，表示输入中维度的顺序。channels_last 对应输入尺寸为 (batch, height, width, channels)， channels_first 对应输入尺寸为 (batch, channels, height, width)。它默认为从 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中找到的 image_data_format 值。如果你从未设置它，将使用 “channels_last”。
输出尺寸
如果 data_format=‘channels_first’，输出 4D 张量，尺寸为 (batch, filters, new_rows, new_cols)。
由于填充的原因， rows 和 cols 值可能已更改。

输入尺寸
如果 data_format 为 “channels_last”，输入 4D 张量，尺寸为 (batch, rows, cols, channels)。
如果 data_format 为 “channels_first”，输入 4D 张量，尺寸为 (batch, channels, rows, cols)。
输出尺寸
如果 data_format 为 “channels_last”，输出 4D 张量，尺寸为 (batch, cropped_rows, cropped_cols, channels)
如果 data_format 为 “channels_first”，输出 4D 张量，尺寸为 (batch, channels, cropped_rows, cropped_cols)。
例子


# 裁剪输入的 2D 图像或特征图
model = Sequential()
model.add(Cropping2D(cropping=((2, 2), (4, 4)),
                     input_shape=(28, 28, 3)))
# 现在 model.output_shape == (None, 24, 20, 3)
model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same'))
model.add(Cropping2D(cropping=((2, 2), (2, 2))))
# 现在 model.output_shape == (None, 20, 16. 64)

Cropping3D

keras.layers.Cropping3D(cropping=((1, 1), (1, 1), (1, 1)), data_format=None)

3D 数据的裁剪层（例如空间或时空）。

参数

cropping: 整数，或 3 个整数的元组，或 2 个整数的 3 个元组。
如果为整数：将对深度、高度和宽度应用相同的对称裁剪。
如果为 3 个整数的元组：解释为对深度、高度和高度的 3 个不同的对称裁剪值： (symmetric_dim1_crop, symmetric_dim2_crop, symmetric_dim3_crop)。
如果为 2 个整数的 3 个元组：解释为 ((left_dim1_crop, right_dim1_crop), (left_dim2_crop, right_dim2_crop), (left_dim3_crop, right_dim3_crop))。
data_format: 字符串， channels_last (默认) 或 channels_first 之一，表示输入中维度的顺序。channels_last 对应输入尺寸为 (batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)， channels_first 对应输入尺寸为 (batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)。它默认为从 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中找到的 image_data_format 值。如果你从未设置它，将使用 “channels_last”。
输入尺寸
如果 data_format 为 “channels_last”，输入 5D 张量，尺寸为 (batch, first_axis_to_crop, second_axis_to_crop, third_axis_to_crop, depth)。
如果 data_format 为 “channels_first”，输入 5D 张量，尺寸为 (batch, depth, first_axis_to_crop, second_axis_to_crop, third_axis_to_crop)。
输出尺寸
如果 data_format 为 “channels_last”，输出 5D 张量，尺寸为 (batch, first_cropped_axis, second_cropped_axis, third_cropped_axis, depth)
如果 data_format 为 “channels_first”，输出 5D 张量，尺寸为 (batch, depth, first_cropped_axis, second_cropped_axis, third_cropped_axis)。

UpSampling1D

放大图像

keras.layers.UpSampling1D(size=2)

1D 输入的上采样层。（另有下采样层：图像的上采样（upsampling）与下采样（subsampled），用于缩小图像）
放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响。然而，确实有一些缩放方法能够增加图像的信息，从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的。
沿着时间轴重复每个时间步 size 次。
参数
size: 整数。上采样因子。
输入尺寸
3D 张量，尺寸为 (batch, steps, features)。
输出尺寸
3D 张量，尺寸为 (batch, upsampled_steps, features)。

UpSampling2D

keras.layers.UpSampling2D(size=(2, 2), data_format=None)

2D 输入的上采样层。
沿着数据的行和列分别重复 size[0] 和 size[1] 次。
参数
size: 整数，或 2 个整数的元组。行和列的上采样因子。
data_format: 字符串， channels_last (默认) 或 channels_first 之一，表示输入中维度的顺序。channels_last 对应输入尺寸为 (batch, height, width, channels)， channels_first 对应输入尺寸为 (batch, channels, height, width)。它默认为从 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中找到的 image_data_format 值。如果你从未设置它，将使用 “channels_last”。

输入尺寸
如果 data_format 为 “channels_last”，输入 4D 张量，尺寸为 (batch, rows, cols, channels)。
如果 data_format 为 “channels_first”，输入 4D 张量，尺寸为 (batch, channels, rows, cols)。
输出尺寸
如果 data_format 为 “channels_last”，输出 4D 张量，尺寸为 (batch, upsampled_rows, upsampled_cols, channels)。
如果 data_format 为 “channels_first”，输出 4D 张量，尺寸为 (batch, channels, upsampled_rows, upsampled_cols)。
[source]

UpSampling3D

keras.layers.UpSampling3D(size=(2, 2, 2), data_format=None)

3D 输入的上采样层。

沿着数据的第 1、2、3 维度分别重复 size[0]、size[1] 和 size[2] 次。

参数
size: 整数，或 3 个整数的元组。 dim1, dim2 和 dim3 的上采样因子。
data_format: 字符串， channels_last (默认) 或 channels_first 之一，表示输入中维度的顺序。channels_last 对应输入尺寸为 (batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)， channels_first 对应输入尺寸为 (batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)。它默认为从 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中找到的 image_data_format 值。如果你从未设置它，将使用 “channels_last”。

输入尺寸
如果 data_format 为 “channels_last”，输入 5D 张量，尺寸为 (batch, dim1, dim2, dim3, channels)。
如果 data_format 为 “channels_first”，输入 5D 张量，尺寸为 (batch, channels, dim1, dim2, dim3)。
输出尺寸
如果 data_format 为 “channels_last”，输出 5D 张量，尺寸为 (batch, upsampled_dim1, upsampled_dim2, upsampled_dim3, channels)。
如果 data_format 为 “channels_first”，输出 5D 张量，尺寸为 (batch, channels, upsampled_dim1, upsampled_dim2, upsampled_dim3)。

ZeroPadding1D

首尾端填充0，控制卷积以后向量的长度

keras.layers.ZeroPadding1D(padding=1)

1D 输入的零填充层（例如，时间序列）。
对1D输入的首尾端（如时域序列）填充0，以控制卷积以后向量的长度
参数
padding: 整数，或长度为 2 的整数元组，或字典。
如果为整数：在填充维度（第一个轴）的开始和结束处添加多少个零。
长度为 2 的整数元组：在填充维度的开始和结尾处添加多少个零 ((left_pad, right_pad))。
输入尺寸
3D 张量，尺寸为 (batch, axis_to_pad, features)。
输出尺寸
3D 张量，尺寸为 (batch, padded_axis, features)。

ZeroPadding2D

keras.layers.ZeroPadding2D(padding=(1, 1), data_format=None)

2D 输入的零填充层（例如图像）。
对2D输入（如图片）的边界填充0，以控制卷积以后特征图的大小
该图层可以在图像张量的顶部、底部、左侧和右侧添加零表示的行和列。

参数
padding: 整数，或 2 个整数的元组，或 2 个整数的 2 个元组。
如果为整数：将对宽度和高度运用相同的对称填充。
如果为 2 个整数的元组：
如果为整数：: 解释为高度和高度的 2 个不同的对称裁剪值： (symmetric_height_pad, symmetric_width_pad)。
如果为 2 个整数的 2 个元组：解释为 ((top_pad, bottom_pad), (left_pad, right_pad))。
data_format: 字符串， channels_last (默认) 或 channels_first 之一，表示输入中维度的顺序。channels_last 对应输入尺寸为 (batch, height, width, channels)， channels_first 对应输入尺寸为 (batch, channels, height, width)。它默认为从 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中找到的 image_data_format 值。如果你从未设置它，将使用 “channels_last”。

输入尺寸
如果 data_format 为 “channels_last”，输入 4D 张量，尺寸为 (batch, rows, cols, channels)。
如果 data_format 为 “channels_first”，输入 4D 张量，尺寸为 (batch, channels, rows, cols)。
输出尺寸
如果 data_format 为 “channels_last”，输出 4D 张量，尺寸为 (batch, padded_rows, padded_cols, channels)。
如果 data_format 为 “channels_first”，输出 4D 张量，尺寸为 (batch, channels, padded_rows, padded_cols)。

ZeroPadding3D

keras.layers.ZeroPadding3D(padding=(1, 1, 1), data_format=None)

3D 数据的零填充层(空间或时空)。
将数据的三个维度上填充0
参数
padding: 整数，或 3 个整数的元组，或 2 个整数的 3 个元组。
如果为整数：将对深度、高度和宽度运用相同的对称填充。
如果为 3 个整数的元组：解释为深度、高度和宽度的三个不同的对称填充值： (symmetric_dim1_pad, symmetric_dim2_pad, symmetric_dim3_pad).
如果为 2 个整数的 3 个元组：解释为 ((left_dim1_pad, right_dim1_pad), (left_dim2_pad, right_dim2_pad), (left_dim3_pad, right_dim3_pad))
data_format: 字符串， channels_last (默认) 或 channels_first 之一，表示输入中维度的顺序。channels_last 对应输入尺寸为 (batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)， channels_first 对应输入尺寸为 (batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)。它默认为从 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中找到的 image_data_format 值。如果你从未设置它，将使用 “channels_last”。
输入尺寸

如果 data_format 为 “channels_last”，输入 5D 张量，尺寸为 (batch, first_axis_to_pad, second_axis_to_pad, third_axis_to_pad, depth)。
如果 data_format 为 “channels_first”，输入 5D 张量，尺寸为 (batch, depth, first_axis_to_pad, second_axis_to_pad, third_axis_to_pad)。
输出尺寸

如果 data_format 为 “channels_last”，输出 5D 张量，尺寸为 (batch, first_padded_axis, second_padded_axis, third_axis_to_pad, depth)。
如果 data_format 为 “channels_first”，输出 5D 张量，尺寸为 (batch, depth, first_padded_axis, second_padded_axis, third_axis_to_pad)。

MaxPooling1D

keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid')

对于时序数据的最大池化。

参数
pool_size: 整数，最大池化的窗口大小。
strides: 整数，或者是 None。作为缩小比例的因数。例如，2 会使得输入张量缩小一半。如果是 None，那么默认值是 pool_size。
padding: “valid” 或者 “same” （区分大小写）。
输入尺寸
尺寸是 (batch_size, steps, features) 的 3D 张量。
输出尺寸
尺寸是 (batch_size, downsampled_steps, features) 的 3D 张量。

MaxPooling2D

keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)

对于空域数据的最大池化。
参数
pool_size: 整数，或者 2 个整数元组，（垂直方向，水平方向）缩小比例的因数。（2，2）会把输入张量的两个维度都缩小一半。如果只使用一个整数，那么两个维度都会使用同样的窗口长度。
strides: 整数，整数元组或者是 None。步长值。如果是 None，那么默认值是 pool_size。
padding: “valid” 或者 “same” （区分大小写）。
data_format: 一个字符串，channels_last （默认值）或者 channels_first。输入张量中的维度顺序。 channels_last 代表尺寸是 (batch, height, width, channels) 的输入张量，而 channels_first 代表尺寸是 (batch, channels, height, width) 的输入张量。默认值根据 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值来设置。如果还没有设置过，那么默认值就是 “channels_last”。
输入尺寸
如果 data_format=‘channels_last’: 尺寸是 (batch_size, rows, cols, channels) 的 4D 张量
如果 data_format=‘channels_first’: 尺寸是 (batch_size, channels, rows, cols) 的 4D 张量
输出尺寸
如果 data_format=‘channels_last’: 尺寸是 (batch_size, pooled_rows, pooled_cols, channels) 的 4D 张量
如果 data_format=‘channels_first’: 尺寸是 (batch_size, channels, pooled_rows, pooled_cols) 的 4D 张量

MaxPooling3D

keras.layers.MaxPooling3D(pool_size=(2, 2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)

对于 3D（空域，或时空域）数据的最大池化。
参数
pool_size: 3 个整数的元组，缩小（维度 1，维度 2，维度 3）比例的因数。 (2, 2, 2) 会把 3D 输入张量的每个维度缩小一半。
strides: 3 个整数的元组，或者是 None。步长值。
padding: “valid” 或者 “same”（区分大小写）。
data_format: 一个字符串，channels_last （默认值）或者 channels_first。输入张量中的维度顺序。 channels_last 代表尺寸是 (batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 的输入张量，而 channels_first 代表尺寸是 (batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 的输入张量。默认值根据 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值来设置。如果还没有设置过，那么默认值就是 “channels_last”。
输入尺寸
如果 data_format=‘channels_last’: 尺寸是 (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 的 5D 张量
如果 data_format=‘channels_first’: 尺寸是 (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 的 5D 张量
输出尺寸
如果 data_format=‘channels_last’: 尺寸是 (batch_size, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels) 的 5D 张量
如果 data_format=‘channels_first’: 尺寸是 (batch_size, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3) 的 5D 张量

AveragePooling1D

keras.layers.AveragePooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid')

对于时序数据的平均池化。
参数
pool_size: 整数，平均池化的窗口大小。
strides: 整数，或者是 None。作为缩小比例的因数。例如，2 会使得输入张量缩小一半。如果是 None，那么默认值是 pool_size。
padding: “valid” 或者 “same” （区分大小写）。
输入尺寸
尺寸是 (batch_size, steps, features) 的 3D 张量。
输出尺寸
尺寸是 (batch_size, downsampled_steps, features) 的 3D 张量。

AveragePooling2D

keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)

对于空域数据的平均池化。
参数
pool_size: 整数，或者 2 个整数元组，（垂直方向，水平方向）缩小比例的因数。（2，2）会把输入张量的两个维度都缩小一半。如果只使用一个整数，那么两个维度都会使用同样的窗口长度。
strides: 整数，整数元组或者是 None。步长值。如果是 None，那么默认值是 pool_size。
padding: “valid” 或者 “same” （区分大小写）。
data_format: 一个字符串，channels_last （默认值）或者 channels_first。输入张量中的维度顺序。 channels_last 代表尺寸是 (batch, height, width, channels) 的输入张量，而 channels_first 代表尺寸是 (batch, channels, height, width) 的输入张量。默认值根据 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值来设置。如果还没有设置过，那么默认值就是 “channels_last”。
输入尺寸
如果 data_format=‘channels_last’: 尺寸是 (batch_size, rows, cols, channels) 的 4D 张量
如果 data_format=‘channels_first’: 尺寸是 (batch_size, channels, rows, cols) 的 4D 张量
输出尺寸
如果 data_format=‘channels_last’: 尺寸是 (batch_size, pooled_rows, pooled_cols, channels) 的 4D 张量
如果 data_format=‘channels_first’: 尺寸是 (batch_size, channels, pooled_rows, pooled_cols) 的 4D 张量

AveragePooling3D

keras.layers.AveragePooling3D(pool_size=(2, 2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)

对于 3D （空域，或者时空域）数据的平均池化。
参数
pool_size: 3 个整数的元组，缩小（维度 1，维度 2，维度 3）比例的因数。 (2, 2, 2) 会把 3D 输入张量的每个维度缩小一半。
strides: 3 个整数的元组，或者是 None。步长值。
padding: “valid” 或者 “same”（区分大小写）。
data_format: 一个字符串，channels_last （默认值）或者 channels_first。输入张量中的维度顺序。 channels_last 代表尺寸是 (batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 的输入张量，而 channels_first 代表尺寸是 (batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 的输入张量。默认值根据 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值来设置。如果还没有设置过，那么默认值就是 “channels_last”。
输入尺寸
如果 data_format=‘channels_last’: 尺寸是 (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 的 5D 张量
如果 data_format=‘channels_first’: 尺寸是 (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 的 5D 张量
输出尺寸
如果 data_format=‘channels_last’: 尺寸是 (batch_size, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels) 的 5D 张量
如果 data_format=‘channels_first’: 尺寸是 (batch_size, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3) 的 5D 张量

GlobalMaxPooling1D

keras.layers.GlobalMaxPooling1D()

对于时序数据的全局最大池化。
输入尺寸
尺寸是 (batch_size, steps, features) 的 3D 张量。
输出尺寸
尺寸是 (batch_size, features) 的 2D 张量。

GlobalAveragePooling1D

keras.layers.GlobalAveragePooling1D()

对于时序数据的全局平均池化。
输入尺寸
尺寸是 (batch_size, steps, features) 的 3D 张量。
输出尺寸
尺寸是 (batch_size, features) 的 2D 张量。
[source]
GlobalMaxPooling2D
keras.layers.GlobalMaxPooling2D(data_format=None)
对于空域数据的全局最大池化。
参数
data_format: 一个字符串，channels_last （默认值）或者 channels_first。输入张量中的维度顺序。 channels_last 代表尺寸是 (batch, height, width, channels) 的输入张量，而 channels_first 代表尺寸是 (batch, channels, height, width) 的输入张量。默认值根据 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值来设置。如果还没有设置过，那么默认值就是 “channels_last”。
输入尺寸
如果 data_format=‘channels_last’: 尺寸是 (batch_size, rows, cols, channels) 的 4D 张量
如果 data_format=‘channels_first’: 尺寸是 (batch_size, channels, rows, cols) 的 4D 张量
输出尺寸
尺寸是 (batch_size, channels) 的 2D 张量

GlobalAveragePooling2D

keras.layers.GlobalAveragePooling2D(data_format=None)

对于空域数据的全局平均池化。
参数
data_format: 一个字符串，channels_last （默认值）或者 channels_first。输入张量中的维度顺序。 channels_last 代表尺寸是 (batch, height, width, channels) 的输入张量，而 channels_first 代表尺寸是 (batch, channels, height, width) 的输入张量。默认值根据 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值来设置。如果还没有设置过，那么默认值就是 “channels_last”。
输入尺寸

如果 data_format=‘channels_last’: 尺寸是 (batch_size, rows, cols, channels) 的 4D 张量
如果 data_format=‘channels_first’: 尺寸是 (batch_size, channels, rows, cols) 的 4D 张量
输出尺寸

尺寸是 (batch_size, channels) 的 2D 张量

GlobalMaxPooling3D

keras.layers.GlobalMaxPooling3D(data_format=None)

对于 3D 数据的全局最大池化。
参数
data_format: 一个字符串，channels_last （默认值）或者 channels_first。输入张量中的维度顺序。 channels_last 代表尺寸是 (batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 的输入张量，而 channels_first 代表尺寸是 (batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 的输入张量。默认值根据 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值来设置。如果还没有设置过，那么默认值就是 “channels_last”。
输入尺寸
如果 data_format=‘channels_last’: 尺寸是 (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 的 5D 张量
如果 data_format=‘channels_first’: 尺寸是 (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 的 5D 张量
输出尺寸
尺寸是 (batch_size, channels) 的 2D 张量

GlobalAveragePooling3D

keras.layers.GlobalAveragePooling3D(data_format=None)

对于 3D 数据的全局平均池化。
参数
data_format: 一个字符串，channels_last （默认值）或者 channels_first。输入张量中的维度顺序。 channels_last 代表尺寸是 (batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 的输入张量，而 channels_first 代表尺寸是 (batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 的输入张量。默认值根据 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值来设置。如果还没有设置过，那么默认值就是 “channels_last”。
输入尺寸
如果 data_format=‘channels_last’: 尺寸是 (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 的 5D 张量
如果 data_format=‘channels_first’: 尺寸是 (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 的 5D 张量
输出尺寸
尺寸是 (batch_size, channels) 的 2D 张量

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