tf.keras.layers.AvgPool1D

`tf.keras.layers.AvgPool1D`是TensorFlow中的一个层，用于对一维输入数据进行平均池化操作。它将输入的一维数据划分为不重叠的窗口，并计算每个窗口内元素的平均值作为输出。

以下是一个使用`tf.keras.layers.AvgPool1D`的示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个输入张量
input_data = tf.constant([[1, 2, 3, 4, 5, 6]], dtype=tf.float32)

# 创建AvgPool1D层
avg_pool = tf.keras.layers.AvgPool1D(pool_size=2, strides=1, padding='valid')

# 将输入数据传递给AvgPool1D层
output_data = avg_pool(input_data)

# 打印输出结果
print(output_data.numpy())  # 输出：[[1.5, 2.5, 3.5, 4.5]]

在上面的示例中，我们首先创建了一个输入张量`input_data`，它的形状是`(1, 6)`。然后，我们创建了一个`AvgPool1D`层，指定了池化窗口的大小为2，步幅为1，填充方式为'valid'。最后，我们将输入数据传递给`AvgPool1D`层，并打印输出结果。