tf问题。nn。max\U池

Question

我对tf的实施有点困惑。nn。max\u pool（）函数。下面是一个玩具的例子。

import tensorflow as tf
import numpy as np

def weight_variable(shape, name):
   initial = tf.truncated_normal(shape, stddev = 0.1)
   return tf.Variable(initial, name = name)

xe_ = tf.placeholder(tf.float32, shape = (None, 4, 20, 1))
W_conv1 = weight_variable([4, 10, 1, 10], 'W_conv1')

layer0 = tf.nn.conv2d(xe_, W_conv1, strides = [1,1,1,1], padding='VALID')
layer1 = tf.nn.relu(layer0)
layer2 = tf.nn.max_pool(layer1, ksize = (1,1,5,1), strides = (1,1,5,1), padding='SAME')

sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

np.random.seed(0)
sample  = np.random.rand(1,4,20,1)
mat1 = layer1.eval(feed_dict = {xe_: sample}, session = sess)
mat2 = layer2.eval(feed_dict = {xe_: sample}, session = sess)

np.max(mat1[0,0,0:5,:],axis=0)-mat2[0,0,0,:]

在这里，我只想在一幅只有一个通道的图像上用十个滤波器执行卷积运算。在卷积之后，有一个ReLU激活层，然后是max池层。对于最大池层，窗口大小仅为1*5，步幅大小相同<代码>示例只是一幅随机图像<代码>mat1和mat2是分别通过这些设计层conv2d ReLU和conv2d ReLU max\u pool后的输出。

我应该从代码的最后一行得到一个全零数组吗。最大值（mat1[0,0,0:5，：]，轴=0）-mat2[0,0,0，：]。请指出我是否理解tf。nn。max\u pool（）错误。太好了，谢谢。

Answer 1

如果其他人有类似的问题，请检查tf.nn.max_pool的“SAME”配置。功能垫左右归零，而不是只向右归零。