1、最大池化
max pooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似。
tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)
参数是四个，和卷积很类似：
第一个参数value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是feature map，依然是[batch, height, width, channels]这样的shape
第二个参数ksize：池化窗口的大小，取一个四维向量，一般是[1, height, width, 1]，因为我们不想在batch和channels上做池化，所以这两个维度设为了1
第三个参数strides：和卷积类似，窗口在每一个维度上滑动的步长，一般也是[1, stride,stride, 1]
第四个参数padding：和卷积类似，可以取‘VALID‘ 或者‘SAME‘
VALID：边缘不用0填充
SAME：边缘用0填充
返回一个Tensor，类型不变，shape仍然是[batch, height, width, channels]这种形式
2、实现
示例源码：
假设有这样一张图，双通道
第一个通道：
第二个通道：
用程序去做最大值池化：
import tensorflow as tf
a=tf.constant([
[[1.0,2.0,3.0,4.0],
[5.0,6.0,7.0,8.0],
[8.0,7.0,6.0,5.0],
[4.0,3.0,2.0,1.0]],
[[4.0,3.0,2.0,1.0],
[8.0,7.0,6.0,5.0],
[1.0,2.0,3.0,4.0],
[5.0,6.0,7.0,8.0]]
])
a=tf.reshape(a,[1,4,4,2])
pooling=tf.nn.max_pool(a,[1,2,2,1],[1,1,1,1],padding=‘VALID‘)
with tf.Session() as sess:
print("image:")
image=sess.run(a)
print (image)
print("reslut:")
result=sess.run(pooling)
print (result)
输出结果：
image:
[[[[ 1. 2.]
[ 3. 4.]
[ 5. 6.]
[ 7. 8.]]
[[ 8. 7.]
[ 6. 5.]
[ 4. 3.]
[ 2. 1.]]
[[ 4. 3.]
[ 2. 1.]
[ 8. 7.]
[ 6. 5.]]
[[ 1. 2.]
[ 3. 4.]
[ 5. 6.]
[ 7. 8.]]]]
reslut:
[[[[ 8. 7.]
[ 6. 6.]
[ 7. 8.]]
[[ 8. 7.]
[ 8. 7.]
[ 8. 7.]]
[[ 4. 4.]
[ 8. 7.]
[ 8. 8.]]]]
import tensorflow as tf
a = tf.constant([
[[1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
[5.0, 6.0, 7.0, 8.0],
[8.0, 7.0, 6.0, 5.0],
[4.0, 3.0, 2.0, 1.0]],
[[4.0, 3.0, 2.0, 1.0],
[8.0, 7.0, 6.0, 5.0],
[1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
[5.0, 6.0, 7.0, 8.0]]
])
a = tf.reshape(a, [1, 4, 4, 2])
pooling = tf.nn.max_pool(a, [1, 2, 2, 1], [1, 1, 1, 1], padding=‘SAME‘)
with tf.Session() as sess:
print("image:")
image = sess.run(a)
print(image)
print("reslut:")
result = sess.run(pooling)
print(result)
输出结果：
image:
[[[[ 1. 2.]
[ 3. 4.]
[ 5. 6.]
[ 7. 8.]]
[[ 8. 7.]
[ 6. 5.]
[ 4. 3.]
[ 2. 1.]]
[[ 4. 3.]
[ 2. 1.]
[ 8. 7.]
[ 6. 5.]]
[[ 1. 2.]
[ 3. 4.]
[ 5. 6.]
[ 7. 8.]]]]
reslut:
[[[[ 8. 7.]
[ 6. 6.]
[ 7. 8.]
[ 7. 8.]]
[[ 8. 7.]
[ 8. 7.]
[ 8. 7.]
[ 6. 5.]]
[[ 4. 4.]
[ 8. 7.]
[ 8. 8.]
[ 7. 8.]]
[[ 3. 4.]
[ 5. 6.]
[ 7. 8.]
[ 7. 8.]]]]
平均池化avg_pool 用法与max_pool一致