with tf.Session() as sess: output=sess.run(max_pool,feed_dict={X:dataset})请对此段代码进行修改

在 TensorFlow 2.0 中，`tf.Session()` 已经被废弃了，因此你不能再使用它来创建会话。相反，你可以直接在命令式上下文中运行 TensorFlow 操作，而无需显式地创建会话。下面是一份示例代码，展示了如何在 TensorFlow 2.0 中运行命令式 TensorFlow 代码：

import tensorflow as tf

# 假设你已经定义好了 max_pool 和 dataset 张量

# 在命令式上下文中运行计算图
output = tf.nn.max_pool(dataset, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

# 打印结果
print(output.numpy())

在这个示例中，我们首先假设你已经定义好了 `max_pool` 和 `dataset` 张量。然后，我们使用 `tf.nn.max_pool` 函数计算池化操作，并将结果保存在 `output` 张量中。最后，我们使用 `output.numpy()` 将 `output` 张量转换为 NumPy 数组，并将其打印出来。

需要注意的是，在 TensorFlow 2.0 中，你不再需要使用 `feed_dict` 参数来传递输入数据。相反，你可以将输入数据作为张量直接传递给需要它们的操作函数。