池化操作 tensorflow tf.nn.max_pool

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#tensorflow #池化操作 #max-pool

本文详细介绍了TensorFlow中池化操作的使用方法，包括参数设置如输入数据格式、池化大小、步长及填充方式等，并解释了这些参数如何影响输出特征图。

池化操作

待补充

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

value

表示输入数据形式。

data_format

表示输入数据的格式，需要跟输入数据的格式保持一致。有”NHWC“和”NCHW“两种。默认是”NHWC“即[batch, in_height,in_wide,in_channels]

ksize

表示池化的大小，是一个4个元素的列表，跟输入数据的格式对应，即[batch,in_height,in_wide, in_channels]，目前一般batch和channels对应的都为1

strides

表示在特征图上移动，是一个4个元素的列表，跟输入数据的格式对应，即[batch,in_height,in_wide, in_channels]，目前一般batch和channels对应的都为1

padding

表示是否填充，有两个格式
”SAME“得到的输出特征图跟输入特征图相同
”VALID“得到的输出特征图跟输入特征图不相同

使用tf.nn.max_pool实现池化操作
code_program481的博客
09-26 247
在这个例子中，我们首先构造了一个输入特征图input，其形状为[None, 28, 28, 1]，表示输入的特征图有6个样本，每个样本的高度和宽度均为28，通道数为1。然后，我们定义了池化窗口的大小和步长，分别为[1, 2, 2, 1]和[1, 2, 2, 1]，表示池化窗口在高度和宽度上的大小为2，滑动步长也为2。通过运行这段代码，我们可以得到池化后的特征图尺寸，可以看到其尺寸为[6, 14, 14, 1]，说明池化操作成功地降低了特征图的空间尺寸。
【TensorFlow】TensorFlow函数精讲之tf.nn.max_pool()和tf.nn.avg_pool()
中科院AI算法工程师的博客
11-30 9976
（最大池化和平均池化）（附代码详解）
深度学习：池化（Pooling）
最新发布
qq_34941290的博客
09-29 2127
池化（Pooling）是深度学习中的一种重要操作，主要用于降低特征图的空间维度（高度和宽度），同时保留最重要的特征信息。池化操作通过减少参数数量和计算量来防止过拟合，并提高模型的平移不变性。 与卷积层不同，池化层没有可学习的参数，只有超参数如核大小、步长和填充。池化操作通常应用于卷积神经网络（CNN）中，跟在卷积层之后，用于逐步减少空间分辨率，同时增加通道深度。常见的池化类型包括最大池化（Max Pooling） 和平均池化（Average Pooling）。池化层的结构相对简单，主要由以下几个组件构成：最
tensorflow之获取tensor的shape作为max_pool的ksize实例
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今天小编就为大家分享一篇tensorflow之获取tensor的shape作为max_pool的ksize实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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tensorflow max_pool(最大池化)应用
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TensorFlow tf.nn.max_pool实现池化操作方式
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本文将详细讨论如何在TensorFlow中使用`tf.nn.max_pool`函数来实现最大值池化操作。 最大值池化（Max Pooling）是一种常见的池化方法，它的主要思想是从输入特征图中选取每个池化窗口内的最大值作为输出。这有助于...
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在看Segnet的时候发现使用了带有索引的最大池化（max_pool)，在tensorflow的实现中，对应的函数为tf.nn.max_pool_with_argmax()，其返回值为所取最大值位置的索引，但采用了一种指数的计算方式进行表示 这里为官方注释 The indices in `argmax` are flattened, so that a maximum value at position `[b, y, x, c]` becomes flattened index `((b *
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01-08 5579
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tf.nn.max_pool
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max_pool函数经常用到，所以做个记录 参考官方文档 format:max_pool(value, ksize, strides, padding, data_format='NHWC', name=None)
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1. tensorflow变量 2.计算图 3. 多GPU 4.一个例子  5. 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...
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在网上看到这篇文章后，一开始没看懂，后来和同学讨论以后，可算是看明白了，所以在这里做一个解释，也加深自己对池化操作的理解 【TensorFlow】tf.nn.max_pool实现池化操作 最初的矩阵是这样的，维度是[2, 2, 4] a = tf.constant([ [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0], [5.0, 6.0, 7.0, 8.0], [8.0, ...
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#tf.nn.max_pool(input, ksize, strides, padding, name=None) 函数的作用是找到按照ksize进行移动找到input中的数据最大值 然后进行输出 #tf.nn.max_pool()包含四个参数信息 第一个参数：表示input 标识的是输入的真实数据 其形状是 [batch_size, in_height, i...
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tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个，和卷积很类似： 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 ，是[batch, height, width, channels] 这样的 shape 参数 ksize：池化窗口的大小，取一个四维向量，一般是 [1, ...
tf.nn.max_pool2d
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TensorFlow 中的 `tf.nn.max_pool2d` 函数用于执行二维最大池化操作，这是卷积神经网络（CNN）中常用的降采样技术之一。最大池化通过在输入特征图上滑动一个窗口（或称为核），并取窗口内最大值来生成输出特征图，从而减少特征的空间维度并保留最重要的局部信息。 ### 函数定义 ```python tf.nn.max_pool2d(input, ksize, strides, padding, data_format="NHWC", name=None) ``` ### 参数说明 - **input**：输入张量，形状为 `[batch, height, width, channels]`（默认 `data_format="NHWC"`）。 - **ksize**：池化窗口的大小，通常为 `[1, height, width, 1]`，其中 `height` 和 `width` 是池化窗口的高度和宽度。 - **strides**：在每个维度上的步长，通常为 `[1, stride, stride, 1]`，其中 `stride` 是水平和垂直方向上的步长。 - **padding**：填充方式，可以是 `'VALID'` 或 `'SAME'`： - `'VALID'`：不进行填充，输出尺寸会缩小。 - `'SAME'`：进行填充，使得输出尺寸与输入尺寸相同（当步长为1时）。 - **data_format**：输入数据的格式，可以是 `"NHWC"`（默认）或 `"NCHW"`。 - **name**：操作的名称（可选）。 ### 示例代码 以下是一个使用 `tf.nn.max_pool2d` 的示例，展示如何对一个二维输入进行最大池化操作： ```python import tensorflow as tf # 定义输入张量 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] ] ]) # 调整输入形状为 [batch, height, width, channels] a = tf.reshape(a, [1, 4, 4, 2]) # 定义最大池化操作 pooling = tf.nn.max_pool2d(a, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 1, 1, 1], padding='VALID') # 执行会话并打印结果 with tf.compat.v1.Session() as sess: print("Input:") input_data = sess.run(a) print(input_data) print("Result:") result = sess.run(pooling) print(result) ``` ### 输出结果 在上述示例中，输入张量的形状为 `[1, 4, 4, 2]`，池化窗口大小为 `2x2`，步长为 `1`，填充方式为 `'VALID'`。输出结果将是一个形状为 `[1, 3, 3, 2]` 的张量，每个通道上的值是输入张量中对应 `2x2` 窗口内的最大值 [^2]。 ### 池化操作的计算 池化操作的输出尺寸可以通过以下公式计算： - **输出高度**：`ceil((in_height - pool_height + 1) / strides[1])` - **输出宽度**：`ceil((in_width - pool_width + 1) / strides[2])` 例如，当输入高度为 `4`，池化窗口高度为 `2`，步长为 `1` 时，输出高度为 `3`。同理，输出宽度也为 `3` [^3]。 ### 相关问题 1. 如何在 TensorFlow 中使用 `tf.nn.avg_pool2d`？ 2. 最大池化和平均池化有什么区别？ 3. 如何在 TensorFlow 中实现不同步长和池化窗口的池化操作？ 4. 为什么池化操作在卷积神经网络中如此重要？ 5. 在使用 `tf.nn.max_pool2d` 时，如何选择合适的 `ksize` 和 `strides`？
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