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def max_pool2d(inputs,
kernel_size,
stride=2,
padding='VALID',
data_format=DATA_FORMAT_NHWC,
outputs_collections=None,
scope=None):
if data_format not in (DATA_FORMAT_NCHW, DATA_FORMAT_NHWC):
raise ValueError('data_format has to be either NCHW or NHWC.')
with ops.name_scope(scope, 'MaxPool2D', [inputs]) as sc:
inputs = ops.convert_to_tensor(inputs)
df = ('channels_first'
if data_format and data_format.startswith('NC') else 'channels_last')
layer = pooling_layers.MaxPooling2D(
pool_size=kernel_size,
strides=stride,
padding=padding,
data_format=df,
_scope=sc)
outputs = layer.apply(inputs)
return utils.collect_named_outputs(outputs_collections, sc, outputs)添加了一个2D最大池化操作，它假设池化是按每张图像完成的，但不是按批处理或通道完成的。
参数：
- inputs:一个形状' [batch_size, height, width, channels] '的4-D张量，如果' data_format '是' NHWC '，那么' [batch_size, channels, height, width] '如果' data_format '是' NCHW '
- kernel_size:计算op的池内核的长度2:[kernel_height, kernel_width]的列表。如果两个值相同，则可以是int
- stride:一个长度为2的列表:[stride_height, stride_width]。如果两个步骤相同，则可以是int。注意，目前这两个步骤必须具有相同的值
- padding:填充方法，要么“有效”，要么“相同”
- data_format:一个字符串。支持' NHWC '(默认值)和' NCHW '
- outputs_collections:将输出添加到其中的集合
- scope:name_scope的可选作用域
返回值：
- 表示池操作结果的“张量”
可能产生的异常：
- ValueError: If `data_format` is neither `NHWC` nor `NCHW`.
- ValueError: If 'kernel_size' is not a 2-D list
