TensorFlow.contrib.layersavg_pool2d()函数的输入数据需求与处理要点

TensorFlow.contrib.layers.avg_pool2d()是TensorFlow中的一个池化层函数，用于对输入的数据进行平均池化操作。它的功能是对输入的特征图进行降采样，减少特征图的维度，同时保留主要的特征信息。

该函数的输入数据要求是一个4维的张量，其形状为[batch_size, height, width, channels]，分别表示批次大小、特征图的高度、特征图的宽度以及通道数。函数会对每个通道的特征图进行平均池化操作。

处理过程如下：

1. 首先，函数会将输入数据按照批次大小进行分组，然后对每个批次的数据进行处理。

2. 接着，函数会在每个批次数据中，对特征图的高度和宽度方向进行划分，得到若干个小区域。这些小区域的大小和步幅可以通过参数进行设置。

3. 然后，函数会对每个小区域内的元素进行求和操作，得到每个小区域的平均值。

4. 最后，函数会将所有小区域的平均值组合成一个新的特征图，并返回给上一层的网络。

下面是该函数的一个使用例子：

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.layers as layers

# 定义输入数据
inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 32, 32, 3])

# 定义平均池化层
pool_layer = layers.avg_pool2d(inputs, kernel_size=2, stride=2)

# 打印池化后的特征图形状
print(pool_layer.shape)

以上代码首先定义了一个输入数据inputs，形状为[batch_size, 32, 32, 3]，表示批次大小为batch_size，特征图大小为32x32，通道数为3。然后使用layers.avg_pool2d函数对输入数据进行池化操作，设置了池化核的大小为2x2，步幅为2。最后，打印池化后的特征图形状。

以上例子中，假设输入数据的大小为[4, 32, 32, 3]，即批次大小为4，特征图大小为32x32，通道数为3。经过池化操作后，得到的特征图形状为[4, 16, 16, 3]，即批次大小为4，特征图大小降为16x16，通道数不变。

总结：layers.avg_pool2d函数的输入数据要求是一个4维的张量，形状为[batch_size, height, width, channels]，该函数对输入的每个通道的特征图进行平均池化操作，并返回降采样后的特征图。使用时，可以设置池化核的大小和步幅来控制降采样的程度。