TensorFlow: Tại sao avg_pool bỏ qua một thứ nguyên sải chân?

Question

Tôi đang cố gắng vượt qua thứ nguyên kênh và mã sau thể hiện hành vi đáng ngạc nhiên. Đó là kỳ vọng của tôi rằng tf.nn.max_pool và tf.nn.avg_pool sẽ tạo ra hình xoắn ốc có hình dạng giống hệt nhau khi cho ăn cùng một đối số chính xác. Đây không phải là trường hợp.

import tensorflow as tf 

x = tf.get_variable('x', shape=(100, 32, 32, 64), 
     initializer=tf.constant_initializer(5), dtype=tf.float32) 
ksize = (1, 2, 2, 2) 
strides = (1, 2, 2, 2) 
max_pool = tf.nn.max_pool(x, ksize, strides, padding='SAME') 
avg_pool = tf.nn.avg_pool(x, ksize, strides, padding='SAME') 
print(max_pool.shape) 
print(avg_pool.shape) 

này in

$ python ex04/mini.py 
(100, 16, 16, 32) 
(100, 16, 16, 64) 

Rõ ràng, tôi hiểu lầm gì đó.

Answer 1

Hóa ra đây thực sự là lỗi. https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/14886#issuecomment-352934112

Answer 2

Liên kết https://github.com/Hvass-Labs/TensorFlow-Tutorials/issues/19 trạng thái:

Các sải chân đầu tiên và cuối cùng phải luôn luôn là 1, vì là người đầu tiên là dành cho các hình ảnh số và cuối cùng là cho đầu vào kênh.