平均池化伪代码怎么写

平均池化（Average Pooling）是一种常用的卷积神经网络（CNN）中的降采样操作，它通过对输入特征图上每个小区域求平均值来减小特征的尺寸并保留其整体信息。以下是简单的Python伪代码实现：

def average_pooling(input_data, pool_size, stride):
    # input_data: 输入的二维数组 (height, width, channels)
    # pool_size: 池化窗口大小
    # stride: 步长，即移动窗口每次跨越多少像素

    output_height = (input_data.shape[0] - pool_size) // stride + 1
    output_width = (input_data.shape[1] - pool_size) // stride + 1

    output = np.zeros((output_height, output_width, input_data.shape[2]))

    for i in range(output_height):
        for j in range(output_width):
            window = input_data[i*stride:i*stride+pool_size, j*stride:j*stride+pool_size]
            output[i, j] = np.mean(window, axis=(0, 1))

    return output

在这个例子中，`np`代表NumPy库，`shape`属性用于获取数组维度，然后按照指定的步长滑动窗口并在每个位置计算平均值。