TensorFlow.contrib.layersavg_pool2d()函数的中文介绍与实践讲解

TensorFlow.contrib.layers.avg_pool2d()函数是TensorFlow中的一个用于计算2D平均池化的函数。它用于对输入的张量进行平均池化操作，即对输入张量的每一个2D平面（通常是图像）进行降采样，将每个非重叠的区域内的值取平均作为输出的对应位置的值。

avg_pool2d()函数的调用方式如下所示：

avg_pool2d(
    inputs,
    kernel_size,
    stride=1,
    padding='VALID',
    data_format=None,
    outputs_collections=None,
    scope=None
)

参数解释：

- inputs: 输入的张量，形状为 [batch_size, height, width, channels] 或 [batch_size, channels, height, width]，具体取决于 data_format 参数。

- kernel_size: 池化窗口（kernel）的大小。一个整数或一个长度为2的整数列表/元组，表示高度和宽度。

- stride: 池化窗口的滑动步长。一个整数或一个长度为2的整数列表/元组，表示高度和宽度。默认值为1。

- padding: 取值为 'VALID' 或 'SAME'，表示是否在输入周围进行填充。默认值为 'VALID'，表示不做填充。

- data_format: 指定输入张量的格式。可选值为 NHWC 和 NCHW，分别表示 “batch-高度-宽度-通道” 和 “batch-通道-高度-宽度”。默认值为 None，表示自动根据输入形状选择格式。

- outputs_collections: 可选参数，用于指定收集要返回的输出的集合。默认为 None。

- scope: 可选参数，用于指定操作的名称空间（namespace）。

下面通过一个实例来演示avg_pool2d()函数的用法。

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.layers import avg_pool2d

# 创建输入张量，形状为[batch_size, height, width, channels]
inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1])

# 执行平均池化操作
outputs = avg_pool2d(inputs, kernel_size=2, stride=2)

# 初始化变量并创建会话
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)

# 准备输入数据（假设为4张图像）
input_data = [[[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8]],
              [[9],[10],[11],[12],[13],[14],[15],[16]],
              [[17],[18],[19],[20],[21],[22],[23],[24]],
              [[25],[26],[27],[28],[29],[30],[31],[32]]]

# 执行平均池化操作并获取输出
output_data = sess.run(outputs, feed_dict={inputs: [input_data]})

上述代码创建了一个输入张量inputs，形状为 [None, 28, 28, 1]，表示一个批次中包含多个形状为 28x28x1 的图像。然后使用 avg_pool2d() 函数对输入进行平均池化操作，设置池化窗口大小为2x2，滑动步长为2。最后，通过执行会话获取输出。

在上述例子中，输入数据input_data是一个形状为4x8x1的张量，每个元素代表图像中的一个像素值。经过平均池化操作后，输出张量output_data的形状为4x4x1，其中每个元素是相应区域内像素值的平均值。

综上所述，TensorFlow.contrib.layers.avg_pool2d()函数用于计算2D平均池化操作，可以通过传递不同的参数来实现不同的平均池化效果。