TensorFlow框架 tf.nn.max_pool 函数实现池化操作

max pooling是CNN当中的最大值池化操作
tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)
参数和卷积类似：
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
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
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]
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

name：指定该操作的name

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[
            [[1., 17.],
             [2., 18.],
             [3., 19.],
             [4., 20.]],
            [[5., 21.],
             [6., 22.],
             [7., 23.],
             [8., 24.]],
            [[9., 25.],
             [10., 26.],
             [11., 27.],
             [12., 28.]],
            [[13., 29.],
             [14., 30.],
             [15., 31.],
             [16., 32.]]
        ]])
pooling = tf.nn.max_pool(a, [1, 2, 2, 1], [1, 1, 1, 1], padding='VALID')
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(pooling))
# [[[[ 6. 22.]
#    [ 7. 23.]
#    [ 8. 24.]]
#   [[10. 26.]
#    [11. 27.]
#    [12. 28.]]
#   [[14. 30.]
#    [15. 31.]
#    [16. 32.]]]]