tensorflow max_pool(最大池化)应用

1、最大池化

max pooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似。

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'

　　VALID：边缘不用0填充

　　SAME：边缘用0填充

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

 

2、实现

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)  

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.]]]]

 

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='SAME')
with tf.Session() as sess:
    print("image:")
    image = sess.run(a)
    print(image)
    print("reslut:")
    result = sess.run(pooling)
    print(result)

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.]
[ 7. 8.]]

[[ 8. 7.]
[ 8. 7.]
[ 8. 7.]
[ 6. 5.]]

[[ 4. 4.]
[ 8. 7.]
[ 8. 8.]
[ 7. 8.]]

[[ 3. 4.]
[ 5. 6.]
[ 7. 8.]
[ 7. 8.]]]]

 

平均池化avg_pool 用法与max_pool一致