tensorflow可以在通道c上做平均池化吗

是的，TensorFlow可以在通道c上做平均池化。如果你想在通道c上做平均池化，你可以将`ksize`参数设置为`[1, pool_height, pool_width, channels]`，其中`channels`表示输入的通道数。这将使平均池化沿着通道维度进行，对于每个通道单独计算平均值。

下面是一个示例代码，演示了如何在通道c上做平均池化：

import tensorflow as tf

# 假设输入是一个形状为 [batch, height, width, channels] 的张量
input_tensor = ...

# 设置池化窗口大小为 [1, 2, 2, channels]
ksize = [1, 2, 2, input_tensor.shape[-1]]

# 设置池化步长为 [1, 2, 2, 1]
strides = [1, 2, 2, 1]

# 在通道c上做平均池化
output_tensor = tf.nn.avg_pool(input_tensor, ksize=ksize, strides=strides, padding='SAME')

在这个示例中，我们将输入张量的通道数传递给了`ksize`参数的最后一个维度，以便在通道c上做平均池化。最后，输出张量的形状将是`[batch, out_height, out_width, channels]`，其中`out_height`和`out_width`是池化后输出的高度和宽度。