tf.keras.layers.MaxPool2D 示例池化层

import tensorflow as tf
import numpy as np

inputs = np.random.randint(  # 随机生成整数low=1,  # 最小整数（包括）high=10,  # 最大整数（不包括）size=(4, 28, 28, 3)  # 形状
)
inputs = tf.convert_to_tensor(inputs) # nparray转tensor

max_pool_2d = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2),  # 通过在输入的每个通道上获取输入窗口（大小由 定义）上的最大值，沿其空间维度（高度和宽度）对输入进行降采样strides=(1, 1),  # 步长padding='valid'
)
# output_shape = math.floor((input_shape - pool_size) / strides) + 1
print(max_pool_2d)

(4, 28, 28, 3)

outputs = max_pool_2d(inputs)
outputs.shape

TensorShape([4, 27, 27, 3])

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