TensorFlow.contrib.layersavg_pool2d()函数的用法及特点分析

tf.contrib.layers.avg_pool2d函数用于进行2D的平均池化操作，它将输入的张量划分为不重叠的矩形块，并计算每个矩形块内元素的平均值作为输出。函数定义如下：

tf.contrib.layers.avg_pool2d(inputs, kernel_size, stride=1, padding='VALID', data_format=None, scope=None)

参数说明：

- inputs：输入的4D张量，形状为[batch_size, height, width, channels]。

- kernel_size：池化窗口的大小，可以是一个整数或者表示高度和宽度的元组。如果是一个整数，则表示高度和宽度相等的池化窗口。

- stride：池化步长的大小，默认为1。

- padding：输入边缘之外的边缘填充的方法，可以是'VALID'或者'SAME'。

- data_format：输入数据的格式，默认为'NHWC'，表示输入张量的维度顺序为[batch, height, width, channels]。

- scope：可选的操作名称。

下面是一个使用tf.contrib.layers.avg_pool2d函数的例子：

import tensorflow as tf

# 定义输入
inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 3])

# 进行2D的平均池化操作
output = tf.contrib.layers.avg_pool2d(inputs, kernel_size=2, stride=2, padding='VALID')

在这个例子中，inputs是一个[batch_size, 28, 28, 3]形状的张量，表示一个批次中包含batch_size个RGB图像，每个图像的大小为28x28。我们使用avg_pool2d函数对输入进行平均池化操作，池化窗口的大小为2x2，步长为2，并将边缘外的数据舍弃。

平均池化操作的特点如下：

- 平均池化通过计算每个矩形块内元素的平均值来压缩输入数据，减少数据量。

- 平均池化操作保留了特征图的平均强度，可以减少数据中的噪声和不必要的细节。

- 平均池化操作不具备可训练的参数。

- 平均池化操作会降低特征图的维度。在某些情况下，可以通过增加窗口大小和步长来进一步降低特征图的维度，提高模型的效率。

- 平均池化操作通常用于卷积神经网络中，用于减小特征图的空间尺寸，提取特征和减少计算量。