TensorFlow.contrib.layersavg_pool2d()函数的使用步骤和注意事项解读

TensorFlow.contrib.layers.avg_pool2d()函数用于对输入的二维数据进行平均池化操作。下面将介绍使用该函数的步骤和注意事项，并给出一个使用例子。

步骤：

1. 导入TensorFlow库和TensorFlow.contrib.layers模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import layers

2. 创建输入的二维数据，通常是输入的特征图。假设特征图的大小为[batch_size, height, width, channels]，其中batch_size表示每个批次的样本数，height表示输入特征图的高度，width表示输入特征图的宽度，channels表示输入特征图的通道数。

input_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, height, width, channels])

3. 调用avg_pool2d()函数对输入数据进行平均池化操作。该函数具有一些参数，如下所示：

output_data = layers.avg_pool2d(input_data, kernel_size, stride, padding, data_format='NHWC', scope=None)

其中，input_data表示输入的二维数据，kernel_size表示池化窗口的大小，stride表示池化窗口的滑动步长，padding表示是否在输入的周围进行填充，data_format表示数据的传递格式，NHWC表示[batch, height, width, channels]格式，scope表示可选的名称范围。

注意事项：

- avg_pool2d()函数要求输入的数据要符合[batch_size, height, width, channels]格式。

- 输入数据的类型应为float32。

- kernel_size和stride参数可以是一个整数或者一个由两个整数构成的元组。

- padding参数可以是字符串"VALID"或者"SAME"，分别表示不进行填充和进行填充。

- 输出的数据类型和输入的数据类型相同。

例子：

假设我们有一个输入特征图的大小为[None, 28, 28, 1]，我们希望对它进行2x2的平均池化操作。

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import layers

input_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1])
output_data = layers.avg_pool2d(input_data, kernel_size=2, stride=2, padding='SAME')

# 使用池化操作后输出的特征图大小为[None, 14, 14, 1]

在上面的例子中，我们首先导入了 TensorFlow 和 TensorFlow.contrib.layers 模块。然后，我们使用 tf.placeholder() 函数创建了一个占位符，表示输入的特征图。我们指定了特征图的大小为 [None, 28, 28, 1]，其中 None 表示可以接受任意大小的样本数。接下来，我们调用了 layers.avg_pool2d() 函数，传入输入的特征图、池化窗口大小为 2、滑动步长为 2，填充方式为 'SAME'。最后，我们得到了经过平均池化操作后输出的特征图。

总结来说，使用 TensorFlow.contrib.layers.avg_pool2d() 函数进行二维平均池化操作的步骤如下：导入模块，创建输入的特征图，调用 layers.avg_pool2d() 函数进行池化操作，得到输出的特征图。在使用时要注意输入数据的格式和类型，并根据实际需求设置好各个参数。