TensorFlow tf.nn.max_pool实现池化操作方式

技术  /  管理员 发布于 7年前   209

max pooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似

有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】 tf.nn.conv2d实现卷积的方式

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'

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

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)

这里步长为1，窗口大小2×2，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.]]]]

池化后的图就是：

证明了程序的结果是正确的。

我们还可以改变步长

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

最后的result就变成：

reslut:[[[[ 8. 7.] [ 7. 8.]]  [[ 4. 4.] [ 8. 8.]]]]

以上这篇TensorFlow tf.nn.max_pool实现池化操作方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。