TensorFlow.contrib.layersavg_pool2d()函数的输出形状与尺寸计算方法

TensorFlow.contrib.layers.avg_pool2d()函数是一个池化层函数，用于对输入进行平均池化操作。它的输入为四维的张量，输出为一个三维的张量。在计算池化后输出的形状和尺寸时，需要考虑以下几个因素：

1. 输入的形状：输入张量的形状为[batch_size, height, width, channels]，其中batch_size表示一次输入的样本数量，height和width表示输入张量的高度和宽度，channels表示输入张量的通道数。

2. 池化操作的参数：池化层的参数主要包括池化窗口的大小和步长，池化窗口的大小由pool_size参数指定，步长由stride参数指定。

3. 填充方式：池化层还可以选择是否使用填充(padding)操作，填充操作可以在输入的边界上添加0值，以便满足池化窗口和步长的要求，填充方式由padding参数指定。

下面是一个使用avg_pool2d函数进行平均池化操作的示例：

import tensorflow as tf

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

# 执行平均池化操作
output_tensor = tf.contrib.layers.avg_pool2d(input_tensor, kernel_size=2, stride=2, padding='VALID')

# 打印池化后的输出尺寸
print(output_tensor.get_shape().as_list())

在这个示例中，输入张量的形状为[batch_size, 28, 28, 3]，表示一次输入batch_size个样本，每个样本的尺寸为28x28像素，通道数为3。使用avg_pool2d函数对输入进行平均池化操作，指定池化窗口大小为2x2，步长为2，并选择不使用填充操作。

根据这些参数计算池化后输出的形状和尺寸的公式如下：

输出高度 = (输入高度 - 池化窗口高度) / 步长 + 1

输出宽度 = (输入宽度 - 池化窗口宽度) / 步长 + 1

输出通道数 = 输入通道数

根据这个公式，可以计算出池化后输出的形状和尺寸：

输出形状 = [batch_size, 输出高度, 输出宽度, 输出通道数]

在这个示例中，输入高度和宽度为28，池化窗口大小为2，步长为2，不使用填充操作，根据公式计算可以得到：

输出高度 = (28 - 2) / 2 + 1 = 14

输出宽度 = (28 - 2) / 2 + 1 = 14

输出通道数与输入通道数相同，都为3。

因此，池化后输出的形状为[batch_size, 14, 14, 3]。

需要注意的是，当填充方式为'VALID'时，池化窗口超出输入边界的部分会被舍弃，因此输出的尺寸会相应减小；当填充方式为'SAME'时，池化窗口超出输入边界的部分会进行填充操作，输出的尺寸保持不变。

总结起来，通过TensorFlow.contrib.layers.avg_pool2d()函数可以对输入张量进行平均池化操作，并根据参数计算输出的形状和尺寸。这个函数可以方便地用于构建卷积神经网络的池化层。