TensorFlow.contrib.layersavg_pool2d()函数的参数及作用解析

TensorFlow.contrib.layers.avg_pool2d()函数是TensorFlow中的一个用于进行平均池化的函数。它的作用是对输入的特征图进行平均池化操作，将特征图分解为一个固定大小的网格，并计算每个网格的平均值作为输出。下面将对该函数的参数及作用进行详细解析，并给出一个使用示例。

函数参数及作用：

- inputs：输入的特征图，一般为一个四维的张量，其shape为[batch_size, height, width, channels]，其中batch_size为输入样本的数量，height和width为特征图的高度和宽度，channels为特征图的通道数。

- pool_size：感受野的大小，即池化窗口的大小。输入数据将被划分为若干个大小为pool_size的块，每个块的元素将被平均池化为一个输出元素。通常，pool_size为一个长度为2的整数列表，表示高度和宽度方向上的池化窗口大小。

- strides：池化窗口的滑动步长。输入数据上的滑动窗口在高度和宽度方向分别以strides大小的步长滑动。通常，strides为一个长度为2的整数列表，其中 个元素为高度方向上的步长，第二个元素为宽度方向上的步长。

- padding：填充方式。可以取'valid'或'same'两个值。'valid'表示不进行填充，'same'表示在输入的四个边上进行适当的填充，使得输出的特征图的尺寸和输入的特征图尺寸相同。

- data_format：输入数据的通道维度顺序。可以取'channels_last'或'channels_first'两个值。'channels_last'表示输入的特征图的shape为[batch_size, height, width, channels]，'channels_first'表示输入的特征图的shape为[batch_size, channels， height, width]。

示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建一个输入的特征图

inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 32, 32, 3])

# 进行平均池化操作

output = tf.contrib.layers.avg_pool2d(inputs, pool_size=2, strides=2)

# 打印输出结果

print(output)

上述代码中，首先通过tf.placeholder()创建一个占位符，用于接收输入的特征图。然后使用tf.contrib.layers.avg_pool2d()函数对输入的特征图进行平均池化操作，设置pool_size为2，strides为2，表示池化窗口的大小为2×2，滑动窗口的步长也为2。最后，打印输出结果，可以看到经过平均池化操作后的特征图。