TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers中的全局平均池化层:构建神经网络中的全局平均池化层

全局平均池化层（Global Average Pooling Layer）是一种池化操作，它将每个特征图的所有元素求平均值，将得到的结果作为该特征图的一个标量输出。这种操作可以用来减少空间维度，提取出特征图中最重要的信息，同时也可以减少参数量，防止过拟合。

在TensorFlow中，我们可以使用tf.contrib.layers.global_average_pool2d函数构建全局平均池化层。该函数的定义如下：

tf.contrib.layers.global_average_pool2d(
    inputs,
    data_format='NHWC',
    scope=None
)

该函数接受三个参数：

- inputs: 输入的张量。在二维卷积神经网络中，该张量的形状通常是[batch_size, height, width, channels]。

- data_format：输入的数据格式，默认为'NHWC'，其中'N'代表batch size，'H'代表高度，'W'代表宽度，'C'代表通道数。

- scope: 可选参数，用于指定操作的命名空间。

下面我们来看一个使用全局平均池化层的例子：

import tensorflow as tf

# 构建网络模型
def model(inputs):
    net = tf.contrib.layers.conv2d(inputs, 64, (3, 3), padding='same', activation=tf.nn.relu)
    net = tf.contrib.layers.conv2d(net, 64, (3, 3), padding='same', activation=tf.nn.relu)
    net = tf.contrib.layers.max_pool2d(net, (2, 2), padding='same')
    net = tf.contrib.layers.conv2d(net, 128, (3, 3), padding='same', activation=tf.nn.relu)
    net = tf.contrib.layers.conv2d(net, 128, (3, 3), padding='same', activation=tf.nn.relu)
    
    # 添加全局平均池化层
    net = tf.contrib.layers.global_average_pool2d(net)
    
    net = tf.contrib.layers.fully_connected(net, 256, activation_fn=tf.nn.relu)
    net = tf.contrib.layers.dropout(net, keep_prob=0.5)
    net = tf.contrib.layers.fully_connected(net, 10, activation_fn=None)
    
    return net

# 测试网络模型
inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 32, 32, 3])
outputs = model(inputs)

# 打印输出张量的形状
print(outputs.shape)

上述例子构建了一个包含两个卷积层、一个池化层、一个全局平均池化层和两个全连接层的神经网络模型。模型的输入为一个形状为[batch_size, 32, 32, 3]的张量，输出为一个形状为[batch_size, 10]的张量。

在构建网络模型时，我们将全局平均池化层添加到了卷积层之后。通过tf.contrib.layers.global_average_pool2d函数，我们可以把卷积层的输出特征图的空间维度缩减为1，同时保留特征图中的重要信息。

最后，我们打印了模型的输出张量的形状，可以看到全局平均池化层的作用，将特征图的高度和宽度两个维度缩减为1，只保留了通道数这个维度。

以上是使用全局平均池化层在TensorFlow中构建神经网络的一个简单例子。通过使用全局平均池化层操作，我们可以提取出特征图中的重要信息，同时减少参数量，提高模型的泛化能力。