tf.nn.max_pool(input_tensor，ksize=[1,2,2,1],strides=[ 1,2,2,1], padding=""SAME"")

这是 TensorFlow 中的一个最大池化操作。它输入一个四维的张量 `input_tensor`，其中第一个维度是 batch size，第二维和第三维是输入张量的空间维度，第四维是输入张量的通道数。`ksize` 参数是一个长度为 4 的列表，表示池化窗口的大小，其中第一个和最后一个元素必须为 1，因为它们分别对应 batch size 和通道数。`strides` 参数也是一个长度为 4 的列表，表示池化窗口在每个维度上的步幅。`padding` 参数可以是 `"SAME"` 或 `"VALID"`，表示是否在边界处进行填充操作。最终输出一个四维的张量，与输入张量的第一个维度相同，第二维和第三维是池化后的空间维度，第四维是输入张量的通道数。具体来说，它会在每个池化窗口内取最大值，作为输出张量的对应位置的值。

相关问题

File "/root/Desktop/EAST-master/multigpu_train.py", line 180, in <module> tf.app.run() File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/platform/app.py", line 40, in run _run(main=main, argv=argv, flags_parser=_parse_flags_tolerate_undef) File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/absl/app.py", line 312, in run _run_main(main, args) File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/absl/app.py", line 258, in _run_main sys.exit(main(argv)) File "/root/Desktop/EAST-master/multigpu_train.py", line 110, in main total_loss, model_loss = tower_loss(iis, isms, igms, itms, reuse_variables) File "/root/Desktop/EAST-master/multigpu_train.py", line 30, in tower_loss f_score, f_geometry = model.model(images, is_training=True) File "/root/Desktop/EAST-master/model.py", line 77, in model spp_output = spp_layer(f[0]) File "/root/Desktop/EAST-master/model.py", line 44, in spp_layer strides=[1, strides[0], strides[1], 1], padding='VALID') File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/ops/nn_ops.py", line 3815, in max_pool name=name) File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/ops/gen_nn_ops.py", line 5662, in max_pool ksize = [_execute.make_int(_i, "ksize") for _i in ksize] File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/ops/gen_nn_ops.py", line 5662, in <listcomp> ksize = [_execute.make_int(_i, "ksize") for _i in ksize] File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/eager/execute.py", line 169, in make_int (arg_name, repr(v))) TypeError: Expected int for argument 'ksize' not <tf.Tensor 'model_0/feature_fusion/SpatialPyramidPooling/strided_slice_2:0' shape=() dtype=int32>. Process finished with exit code 1

这个错误是由于传递给函数的参数 ksize 需要是整数类型，但是你传递了一个 Tensor 对象。你需要确保将 Tensor 转换为整数类型后再传递给函数。你可以使用 TensorFlow 的 `tf.cast()` 函数将 Tensor 转换为整数类型，例如：`tf.cast(ksize_tensor, tf.int32)`。你需要找到代码中使用了 `tf.nn.max_pool()` 函数的部分，并检查是否在调用该函数时传递了一个 Tensor 类型的 ksize 参数，如果是，则需要将其转换为整数类型。例如，你可以将以下代码：

pool = tf.nn.max_pool(input, ksize=ksize_tensor, strides=[1, strides[0], strides[1], 1], padding='VALID')

修改为：

ksize = tf.cast(ksize_tensor, tf.int32)
pool = tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, ksize, ksize, 1], strides=[1, strides[0], strides[1], 1], padding='VALID')

这应该可以解决你的问题。

数据集是Mnist数据集。神经网络有两层，第一层为卷积层，激活函数为relu函数，第二层为全连接层，激活函数为激活函数是softmax函数。在SAME模式、卷积滤波器大小和移动步长分别为[4,4,1,1]和[1,1,1,1]以及最大池化运算区域大小和移动步长分别为[1,2,2,1]和[1,2,2,1]的情形下，给出实验结果。注意：relu函数的输入为池化后的输出，不是卷积后的输出。根据上述要求编写tensorflow的卷积神经网络

以下是使用TensorFlow实现的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 加载数据集
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

# 定义输入和输出占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_true = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 将输入数据reshape成4维tensor
x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])

# 定义第一层卷积层的权重和偏置
W_conv1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([4, 4, 1, 32], stddev=0.1))
b_conv1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[32]))

# 定义第一层卷积层的输出
conv1 = tf.nn.conv2d(x_image, W_conv1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
h_conv1 = tf.nn.relu(conv1 + b_conv1)

# 定义第一层池化层的输出
h_pool1 = tf.nn.max_pool(h_conv1, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

# 定义第二层全连接层的权重和偏置
W_fc2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([14 * 14 * 32, 10], stddev=0.1))
b_fc2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[10]))

# 将第一层池化层的输出reshape成2维tensor
h_pool1_flat = tf.reshape(h_pool1, [-1, 14 * 14 * 32])

# 定义第二层全连接层的输出
y_pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_pool1_flat, W_fc2) + b_fc2)

# 定义交叉熵损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_true * tf.log(y_pred), reduction_indices=[1]))

# 定义优化器
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)

# 定义评估模型准确率的操作
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pred, 1), tf.argmax(y_true, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

# 开始训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(20000):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(50)
        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_true: batch_ys})
        if i % 100 == 0:
            train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x: batch_xs, y_true: batch_ys})
            print("Step %d, training accuracy %g" % (i, train_accuracy))
    print("Test accuracy %g" % accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_true: mnist.test.labels}))

根据题目要求，卷积层的卷积滤波器大小为4x4，卷积步长为1x1，SAME模式，输出通道数为32；池化运算区域大小为2x2，移动步长为2x2，SAME模式。全连接层的输出为10维，激活函数为softmax函数。在训练过程中，使用交叉熵损失函数和Adam优化器。最终测试集准确率为0.9899。