Reduzierung der Dimension von Tensor durch Pooling [Tensorflow]

Question

Ich versuche, eine neuronale Netzwerkarchitektur mit Tensorflow zu konstruieren.

und ich habe eine Variable, Art von Tensor.

Say,

a = <tf.Tensor shape(16, ?, 20) dtype=float32> 

16 ist Ansatzgröße und ein Eingabe codiert in Dimension 20. aber gibt es unterschiedliche Anzahl von Eingängen.

Hier, wie kann ich seine Dimension zu (16, 20) nur durch Mittelwertbildung in Bezug auf die zweite Dimension ändern, die unterschiedliche Größe hat.

Vielen Dank.

Answer 1

reduce_mean?

a = tf.placeholder('float32', shape=(16, None, 20)) 
b = tf.reduce_mean(a, axis=1) 
print b 

Ausgang:

Tensor("Mean:0", shape=(16, 20), dtype=float32)