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50fbeae9
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4月 17, 2019
作者:
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Jason
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4月 17, 2019
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0 deletion
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-0
tensorflow2fluid/doc/tf.nn.avg_pool.md
tensorflow2fluid/doc/tf.nn.avg_pool.md
+59
-0
未找到文件。
tensorflow2fluid/doc/tf.nn.avg_pool.md
0 → 100644
浏览文件 @
50fbeae9
## tf.nn.avg_pool
### [tf.nn.avg_pool](https://www.tensorflow.org/versions/r1.10/api_docs/python/tf/nn/avg_pool)
```
python
tf
.
nn
.
avg_pool
(
value
,
ksize
,
strides
,
padding
,
data_format
=
'NHWC'
,
name
=
None
)
```
### [paddle.fluid.layers.pool2d](http://paddlepaddle.org/documentation/docs/en/1.3/api/layers.html#permalink-116-pool2d)
```
python
paddle
.
fluid
.
layers
.
pool2d
(
input
,
pool_size
=-
1
,
pool_type
=
'max'
,
pool_stride
=
1
,
pool_padding
=
0
,
global_pooling
=
False
,
use_cudnn
=
True
,
ceil_mode
=
False
,
name
=
None
,
exclusive
=
True
)
```
### 功能差异
#### 输入格式
TensorFlow: 默认为
`NHWC`
的数据输入格式,同时也可通过修改
`data_format`
参数,支持
`NCHW`
的输入;
PaddlePaddle:只支持
`NCHW`
的数据输入格式。
#### Padding机制
Tensorflow: 存在
`SAME`
和
`VALID`
两种padding方式。当为
`SAME`
时,padding的size计算方式如下伪代码所示,需要注意的是,当计算得到的
`pad_size`
为奇
数时,右侧与下方相对比左侧和上方会多1个size;
```
python
# 计算在width上的padding size
# height上的padding计算方式同理
ceil_size
=
ceil
(
input_width
/
stride_width
)
pad_size
=
(
ceil_size
-
1
)
*
stride_width
+
filter_width
-
input_width
pad_left
=
ceil
(
pad_size
/
2
)
pad_right
=
pad_size
-
pad_left
```
PaddlePaddle:在输入的上、下、左、右分别padding,size大小为
`pool_padding`
。
### 代码示例
```
inputs = fluid.layers.data(dtype='float32', shape=[3, 300, 300], name='inputs')
# 计算得到输入的长、宽对应padding size为1
# 当Tensorflow中padding为SAME时,可能会两侧padding的size不同,可调用pad2d对齐
pad_res = fluid.layers.pad2d(inputs, paddings=[0, 1, 0, 1])
conv_res = fluid.layers.pool2d(pad_res, pool_size=3, pool_type='avg', padding=[1, 1], pool_stride=2)
```
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