TensorFlow tf.nn.max_pool实现池化操作方式
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猪先飞。
相关文章
- 今天小编就为大家分享一篇解决tensorflow训练时内存持续增加并占满的问题,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...2020-04-22
win10安装tensorflow-gpu1.8.0详细完整步骤
这篇文章主要介绍了win10安装tensorflow-gpu1.8.0详细完整步骤,本文给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下...2020-04-22macOS M1(AppleSilicon) 安装TensorFlow环境
苹果为M1芯片的Mac提供了TensorFlow的支持,本文主要介绍了如何给使用M1芯片的macOS安装TensorFlow的环境,感兴趣的可以了解一下...2021-08-13windows系统Tensorflow2.x简单安装记录(图文)
这篇文章主要介绍了windows系统Tensorflow2.x简单安装记录(图文),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2021-01-18- 这篇文章主要为大家介绍了TensorFlow神经网络学习的基本知识张量与变量概念详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助...2021-10-17
- 今天小编就为大家分享一篇Tensorflow读取并输出已保存模型的权重数值方式,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不看...2020-04-30
完美解决TensorFlow和Keras大数据量内存溢出的问题
这篇文章主要介绍了完美解决TensorFlow和Keras大数据量内存溢出的问题,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...2020-07-04在tensorflow下利用plt画论文中loss,acc等曲线图实例
这篇文章主要介绍了在tensorflow下利用plt画论文中loss,acc等曲线图实例,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...2020-06-16Python通过TensorFLow进行线性模型训练原理与实现方法详解
这篇文章主要介绍了Python通过TensorFLow进行线性模型训练原理与实现方法,结合实例形式详细分析了Python通过TensorFLow进行线性模型训练相关概念、算法设计与训练操作技巧,需要的朋友可以参考下...2020-04-27详解tf.device()指定tensorflow运行的GPU或CPU设备实现
这篇文章主要介绍了详解tf.device()指定tensorflow运行的GPU或CPU设备实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2021-02-20- 今天小编就为大家分享一篇tensorflow实现对张量数据的切片操作方式,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...2020-04-22
pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数详解
今天小编就为大家分享一篇pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数详解,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...2020-04-30- 这篇文章主要介绍了基于tensorflow for循环 while循环案例,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...2020-06-30
- 今天小编就为大家分享一篇从训练好的tensorflow模型中打印训练变量实例,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...2020-04-22
tensorflow -gpu安装方法(不用自己装cuda,cdnn)
这篇文章主要介绍了tensorflow -gpu安装,史上最新最简单的途径(不用自己装cuda,cdnn),非常不错,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下...2020-04-22tensorflow estimator 使用hook实现finetune方式
今天小编就为大家分享一篇tensorflow estimator 使用hook实现finetune方式,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...2020-04-22- 今天小编就为大家分享一篇浅谈tensorflow中张量的提取值和赋值,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...2020-04-22
- 这篇文章主要介绍了使用TensorFlow-Slim进行图像分类的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2020-05-06
- 今天小编就为大家分享一篇tensorflow查看ckpt各节点名称实例,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...2020-04-22
TensorFlow tf.nn.conv2d实现卷积的方式
今天小编就为大家分享一篇TensorFlow tf.nn.conv2d实现卷积的方式,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...2020-04-30