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TensorFlow tf.nn.max_pool实现池化操作方式
脚本专栏 2025/1/4 佚名
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max pooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似

有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】 tf.nn.conv2d实现卷积的方式

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'

返回一个Tensor，类型不变，shape仍然是[batch, height, width, channels]这种形式

示例源码：

假设有这样一张图，双通道

第一个通道：

TensorFlow tf.nn.max_pool实现池化操作方式

第二个通道：

TensorFlow tf.nn.max_pool实现池化操作方式

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)

这里步长为1，窗口大小2×2，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.]]]]

池化后的图就是：

TensorFlow tf.nn.max_pool实现池化操作方式

证明了程序的结果是正确的。

我们还可以改变步长

pooling=tf.nn.max_pool(a,[1,2,2,1],[1,2,2,1],padding='VALID')

最后的result就变成：

reslut:
[[[[ 8. 7.]
 [ 7. 8.]]
 
 [[ 4. 4.]
 [ 8. 8.]]]]

以上这篇TensorFlow tf.nn.max_pool实现池化操作方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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