tensorflow max_pool(最大池化)应用

1、最大池化

max pooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似。

`tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)`

参数是四个，和卷积很类似：

第一个参数value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是feature map，依然是[batch, height, width, channels]这样的shape

第二个参数ksize：池化窗口的大小，取一个四维向量，一般是[1, height, width, 1]，因为我们不想在batch和channels上做池化，所以这两个维度设为了1

第三个参数strides：和卷积类似，窗口在每一个维度上滑动的步长，一般也是[1, stride,stride, 1]

第四个参数padding：和卷积类似，可以取'VALID' 或者'SAME'

　　VALID：边缘不用0填充

　　SAME：边缘用0填充

返回一个Tensor，类型不变，shape仍然是[batch, height, width, channels]这种形式

2、实现

示例源码：

假设有这样一张图，双通道

第一个通道：

第二个通道：

用程序去做最大值池化：

import tensorflow as tf  

a=tf.constant([

        [[1.0,2.0,3.0,4.0],

        [5.0,6.0,7.0,8.0],

        [8.0,7.0,6.0,5.0],

        [4.0,3.0,2.0,1.0]],

        [[4.0,3.0,2.0,1.0],

         [8.0,7.0,6.0,5.0],

         [1.0,2.0,3.0,4.0],

         [5.0,6.0,7.0,8.0]]

    ])  

a=tf.reshape(a,[1,4,4,2])  

pooling=tf.nn.max_pool(a,[1,2,2,1],[1,1,1,1],padding='VALID')

with tf.Session() as sess:

    print("image:")

    image=sess.run(a)

    print (image)

    print("reslut:")

    result=sess.run(pooling)

    print (result)

输出结果：

image:

[[[[ 1. 2.]

[ 3. 4.]

[ 5. 6.]

[ 7. 8.]]

[[ 8. 7.]

[ 6. 5.]

[ 4. 3.]

[ 2. 1.]]

[[ 4. 3.]

[ 2. 1.]

[ 8. 7.]

[ 6. 5.]]

[[ 1. 2.]

[ 3. 4.]

[ 5. 6.]

[ 7. 8.]]]]

reslut:

[[[[ 8. 7.]

[ 6. 6.]

[ 7. 8.]]

[[ 8. 7.]

[ 8. 7.]

[ 8. 7.]]

[[ 4. 4.]

[ 8. 7.]

[ 8. 8.]]]]

import tensorflow as tf

a = tf.constant([

    [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0],

     [5.0, 6.0, 7.0, 8.0],

     [8.0, 7.0, 6.0, 5.0],

     [4.0, 3.0, 2.0, 1.0]],

    [[4.0, 3.0, 2.0, 1.0],

     [8.0, 7.0, 6.0, 5.0],

     [1.0, 2.0, 3.0, 4.0],

     [5.0, 6.0, 7.0, 8.0]]

])

a = tf.reshape(a, [1, 4, 4, 2])

pooling = tf.nn.max_pool(a, [1, 2, 2, 1], [1, 1, 1, 1], padding='SAME')

with tf.Session() as sess:

    print("image:")

    image = sess.run(a)

    print(image)

    print("reslut:")

    result = sess.run(pooling)

    print(result)

输出结果：

image:
[[[[ 1. 2.]
[ 3. 4.]
[ 5. 6.]
[ 7. 8.]]

[[ 8. 7.]
[ 6. 5.]
[ 4. 3.]
[ 2. 1.]]

[[ 4. 3.]
[ 2. 1.]
[ 8. 7.]
[ 6. 5.]]

[[ 1. 2.]
[ 3. 4.]
[ 5. 6.]
[ 7. 8.]]]]
reslut:
[[[[ 8. 7.]
[ 6. 6.]
[ 7. 8.]
[ 7. 8.]]

[[ 8. 7.]
[ 8. 7.]
[ 8. 7.]
[ 6. 5.]]

[[ 4. 4.]
[ 8. 7.]
[ 8. 8.]
[ 7. 8.]]

[[ 3. 4.]
[ 5. 6.]
[ 7. 8.]
[ 7. 8.]]]]

平均池化avg_pool 用法与max_pool一致

巴特西

tensorflow max_pool(最大池化)应用

`tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)`

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