TensorFlow里的自适应平均池化

自适应平均池化是一种池化操作，它可以动态地调整池化窗口的大小以适应输入的不同大小。在TensorFlow中，可以通过tf.nn.adaptive_avg_pool2d函数来实现自适应平均池化。

函数签名如下：

tf.nn.adaptive_avg_pool2d(
    value, output_size, name=None
)

其中，value表示输入的张量，output_size是输出张量的大小（格式为[height, width]），name是可选的操作名称。

实例代码如下：

import tensorflow as tf

input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 28, 28, 3])
output_tensor = tf.nn.adaptive_avg_pool2d(input_tensor, output_size=(7, 7))

在上面的例子中，输入张量的尺寸为[batch_size, height, width, channels]，输出张量的尺寸为[batch_size, 7, 7, channels]。自适应平均池化会根据输入张量的大小自动调整池化窗口的大小，并在整个张量上执行池化操作。