TensorFlow--tf.nn.max_pool实现池化操作

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是怎样实现卷积的？

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：



第二个通道：



用程序去做最大值池化：

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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：

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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：





证明了程序的结果是正确的。

我们还可以改变步长

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

最后的result就变成：

[python] view
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reslut:

[[[[ 8. 7.]

[ 7. 8.]]

[[ 4. 4.]

[ 8. 8.]]]]