TensorFlow tf.nn.max_pool實(shí)現(xiàn)池化操作方式
max pooling是CNN當(dāng)中的最大值池化操作，其實(shí)用法和卷積很類似
有些地方可以從卷積去參考【TensorFlow】 tf.nn.conv2d實(shí)現(xiàn)卷積的方式
tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)
參數(shù)是四個(gè)，和卷積很類似：
第一個(gè)參數(shù)value：需要池化的輸入，一般池化層接在卷積層后面，所以輸入通常是feature map，依然是[batch, height, width, channels]這樣的shape
第二個(gè)參數(shù)ksize：池化窗口的大小，取一個(gè)四維向量，一般是[1, height, width, 1]，因?yàn)槲覀儾幌朐赽atch和channels上做池化，所以這兩個(gè)維度設(shè)為了1
第三個(gè)參數(shù)strides：和卷積類似，窗口在每一個(gè)維度上滑動(dòng)的步長，一般也是[1, stride,stride, 1]
第四個(gè)參數(shù)padding：和卷積類似，可以取'VALID' 或者'SAME'
返回一個(gè)Tensor，類型不變，shape仍然是[batch, height, width, channels]這種形式
示例源碼：
假設(shè)有這樣一張圖，雙通道
第一個(gè)通道：
第二個(gè)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)
這里步長為1，窗口大小2×2，輸出結(jié)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.]]]]
池化后的圖就是：
證明了程序的結(jié)果是正確的。
我們還可以改變步長
pooling=tf.nn.max_pool(a,[1,2,2,1],[1,2,2,1],padding='VALID')
最后的result就變成：
reslut: [[[[ 8. 7.] [ 7. 8.]] [[ 4. 4.] [ 8. 8.]]]]
以上這篇TensorFlow tf.nn.max_pool實(shí)現(xiàn)池化操作方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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