Класс Maximum

Класс Maximum применяется к тензорам и выполняет поэлементное сравнение двух входных данных, возвращая тензор, каждый элемент которого равен максимуму из соответствующих элементов входных тензоров. Первым параметром слой принимает список входных тензоров, вторым - дополнительные именованные аргументы, например, имя слоя.

Синтаксис

tf.keras.layers.Maximum(**kwargs)

Пример

Давайте создадим слой Maximum и применим его к двум тензорам:

import tensorflow as tf

layer = tf.keras.layers.Maximum()
t1 = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
t2 = tf.constant([5, 4, 3, 2, 1])
res = layer([t1, t2])
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([5 4 3 4 5], shape=(5,), dtype=int32)

Пример

Давайте применим слой Maximum к двум двумерным тензорам:

import tensorflow as tf

layer = tf.keras.layers.Maximum()
t1 = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
t2 = tf.constant([[6, 5, 4], [3, 2, 1]])
res = layer([t1, t2])
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[6 5 4]
 [4 5 6]], shape=(2, 3), dtype=int32)

Пример

Давайте используем слой Maximum внутри модели Keras:

<+python+> import tensorflow as tf input1 = tf.keras.Input(shape=(3,)) input2 = tf.keras.Input(shape=(3,)) output = tf.keras.layers.Maximum()([input1, input2]) model = tf.keras.Model(inputs=[input1, input2], outputs=output) t1 = tf.constant([[1, 2, 3]]) t2 = tf.constant([[3, 2, 1]]) res = model([t1, t2]) print(res) <-python+>

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([[3. 2. 3.]], shape=(1, 3), dtype=float32)

Смотрите также

класс Minimum,
который выполняет поэлементное сравнение и возвращает минимальные значения
класс Add,
который выполняет поэлементное сложение тензоров
класс Multiply,
который выполняет поэлементное умножение тензоров
класс Concatenate,
который объединяет тензоры по заданной оси