Tensorflow中常用的池化函数

简介: Tensorflow中常用的池化函数
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池化函数

在神经网络中,池化函数一般跟在卷积函数的下一层,池化操作是利用一个矩阵窗口在张量上进行扫描,将每个矩阵窗口中的值通过最大值或者平均值来减少元素的个数,每个池化操作的矩阵窗口大小是由ksize指定的,并且根据步长strides决定移动步长。

(1)计算池化区域中元素的平均值

  • tf.nn.avg_pool(value, ksize, strides, padding, data_format=‘NHWC’, name=None)
  • value:一个四维的张量。数据维度是[batch, height, width, channels]
  • ksize:一个长度不小于4的整型数组。每一位上的值对应于输入数据张量中每一维的窗口对应值。
  • strides:一个长度不小于4的整型数组。指定滑动窗口在输入数据张量在每一维上的步长。
  • padding:一个字符串,取值为SAME或者VALID
  • data_format:'NHWC’代表输入张量维度的顺序,N为个数,H为高度,W为宽度,C为通道数(RGB三通道或者灰度单通道)
  • name(可选):为这个操作取一个名字。


import tensorflow as tf
import numpy as np
input_data = tf.Variable(np.random.rand(10,6,6,3),dtype=tf.float32)
filter_data = tf.Variable(np.random.rand(2,2,3,10), dtype=np.float32)
y = tf.nn.conv2d(input_data, filter_data, strides = [1,1,1,1], padding='SAME')
output = tf.nn.avg_pool(y, ksize = [1,2,2,1], strides = [1,1,1,1], padding='SAME')
tf.shape(output)

结果如下:

image.png

(2)计算池化区域中元素的最大值

tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, data_format=‘NHWC’, name=None)

input_data = tf.Variable(np.random.rand(10,6,6,3),dtype=np.float32)
filter_data = tf.Variable(np.random.rand(2,2,3,10),dtype=np.float32)
y = tf.nn.conv2d(input_data,filter_data,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')
output = tf.nn.max_pool(y, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,1,1,1], padding='SAME')
tf.shape(output)

(3)计算池化区域中元素的最大值和该最大值所在的位置

tf.nn.max_pool_with_argmax(input, ksize, strides, padding, Targmax=None, name=None)

input_data = tf.Variable(np.random.rand(10,6,6,3), dtype = np.float32)
filter_data = tf.Variable(np.random.rand(2,2,3,10), dtype = np.float32)
y = tf.nn.conv2d(input_data, filter_data, strides=[1,1,1,1], padding='SAME')
output,argmax = tf.nn.max_pool_with_argmax(input = y, ksize = [1,2,2,1], strides = [1,1,1,1], padding = 'SAME')
print(tf.shape(output))
print(tf.shape(argmax))

image.png

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