keras里有adaptiveavgpooling吗

是的，Keras有`AdaptiveAvgPooling2D`，它实现自适应平均池化，可以自动调整输入特征图的大小，输出指定大小的特征图。用法如下：

from keras.layers import Input, Conv2D, AdaptiveAvgPooling2D, Flatten, Dense
from keras.models import Model

# 输入
inputs = Input(shape=(224, 224, 3))

# 卷积层
x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(inputs)
x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(x)

# 自适应平均池化层
x = AdaptiveAvgPooling2D((7, 7))(x)

# 全连接层
x = Flatten()(x)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
outputs = Dense(10, activation='softmax')(x)

# 模型
model = Model(inputs, outputs)

`AdaptiveAvgPooling2D`的第一个参数是输出特征图的大小，可以是一个整数（如`7`），也可以是一个元组（如`(7, 7)`）。

相关问题

tensorflow里面有keras吗

是的，TensorFlow包含了Keras作为其高级API的一部分。从TensorFlow 2.0版本开始，Keras已经成为TensorFlow的默认API，可以直接通过导入tensorflow.keras来使用。以下是正确导入tensorflow.keras的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

这样就可以使用TensorFlow中的Keras模块了。

keras有注意力机制吗

是的，Keras提供了注意力机制的实现。可以使用Keras的`keras.layers.Attention`层来实现注意力机制。下面是一个简单的例子，演示如何在Keras中使用注意力机制：

from keras.layers import Input, Dense, LSTM, concatenate
from keras.layers import Attention
from keras.models import Model

# 定义输入
input1 = Input(shape=(10, 20))
input2 = Input(shape=(30,))

# 定义LSTM层
lstm = LSTM(32)

# 序列处理
output1 = lstm(input1)

# 注意力机制
attention = Attention()([output1, input2])

# 合并输出
output2 = Dense(1, activation='sigmoid')(attention)

# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output2)

上面的代码定义了一个包含注意力机制的Keras模型。其中，`input1`和`input2`分别表示两个输入，`LSTM`层用于处理`input1`的序列数据，`Attention`层用于计算`output1`和`input2`之间的注意力权重，最后将注意力权重和`output1`合并，并通过一个全连接层输出结果。