pooling，即池化，layers 模塊提供了多個池化方法，這幾個池化方法都是類似的，包括 tf.layers.max_pooling1d()、tf.layers.max_pooling2d()、tf.layers.max_pooling3d()、tf.layers.average_pooling1d()、tf.layers.average_pooling2d()、tf.layers.average_pooling3d()，分別代表一維二維三維最大和平均池化方法，它們都定義在 tensorflow/python/layers/pooling.py 中，這里以 tf.layers.max_pooling2d() 方法為例進行介紹。

tf.layers.max_pooling2d( inputs, pool_size, strides, padding='valid', data_format='channels_last', name=None)

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• nputs: 必需，即需要池化的輸入對象，必須是 4 維的。
• pool_size：必需，池化窗口大小，必須是一個數(shù)字（高和寬都是此數(shù)字）或者長度為 2 的列表（分別代表高、寬）。
• strides：必需，池化步長，必須是一個數(shù)字（高和寬都是此數(shù)字）或者長度為 2 的列表（分別代表高、寬）。
• padding：可選，默認 valid，padding 的方法，valid 或者 same，大小寫不區(qū)分。
• data_format：可選，默認 channels_last，分為 channels_last 和 channels_first 兩種模式，代表了輸入數(shù)據(jù)的維度類型，如果是 channels_last，那么輸入數(shù)據(jù)的 shape 為 (batch, height, width, channels)，如果是 channels_first，那么輸入數(shù)據(jù)的 shape 為 (batch, channels, height, width)。
• name：可選，默認 None，池化層的名稱。

返回值： 經(jīng)過池化處理后的 Tensor。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的pooling池化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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