Функция nn.avg_pool2d

Функция avg_pool2d применяется к четырехмерному тензору и выполняет операцию усредняющего пулинга над пространственными размерами. Первым параметром передается входной тензор формы [batch, height, width, channels]. Вторым параметром задается размер окна пулинга ksize. Третьим параметром передается шаг смещения окна strides. Четвертым - строка padding, определяющая тип дополнения ('VALID' или 'SAME').

Синтаксис

tf.nn.avg_pool2d(input, ksize, strides, padding, [data_format])

Пример

Давайте применим усредняющий пулинг к тензору с окном 2 на 2 и шагом 2:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[[[1], [2], [3], [4]],
				  [[5], [6], [7], [8]],
				  [[9], [10], [11], [12]],
				  [[13], [14], [15], [16]]]], dtype=tf.float32)

res = tf.nn.avg_pool2d(t, ksize=2, strides=2, padding='VALID')
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[[ 3.5]
   [ 5.5]]

  [[11.5]
   [13.5]]]], shape=(1, 2, 2, 1), dtype=float32)

Пример

Давайте сравним режимы дополнения 'VALID' и 'SAME' на тензоре с нечетными размерами:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[[[1], [2], [3]],
				  [[4], [5], [6]],
				  [[7], [8], [9]]]], dtype=tf.float32)

res_valid = tf.nn.avg_pool2d(t, ksize=2, strides=1, padding='VALID')
res_same = tf.nn.avg_pool2d(t, ksize=2, strides=1, padding='SAME')

print(res_valid)
print(res_same)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[[3.]
   [4.]]

  [[6.]
   [7.]]]], shape=(1, 2, 2, 1), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[[[3.]
   [4.]
   [4.5]]

  [[6.]
   [7.]
   [7.5]]

  [[7.5]
   [8.5]
   [9.]]]], shape=(1, 3, 3, 1), dtype=float32)

Пример

Давайте применим усредняющий пулинг к тензору с тремя каналами:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
				  [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]], dtype=tf.float32)

res = tf.nn.avg_pool2d(t, ksize=2, strides=1, padding='VALID')
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[[5.5 6.5 7.5]]]], shape=(1, 1, 1, 3), dtype=float32)

Смотрите также

функцию avg_pool,
которая выполняет усредняющий пулинг для произвольной размерности
функцию max_pool2d,
которая выполняет максимальный пулинг над изображениями
функцию conv2d,
которая выполняет двумерную свертку над изображениями
функцию dropout,
которая применяет dropout к элементам тензора