理解keraspool2d

我的代码如下：

from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dropout, Reshape
import numpy as np
from keras.layers import Convolution2D, ZeroPadding2D, MaxPooling2D
import keras
from keras import backend as K
from keras.engine.topology import Layer, InputSpec

print K.image_data_format()
x = np.ones((1, 2, 2, 1))
x[0][0][0][0]=2
n = 2
squared = K.square(x)
print K.eval(squared)

pooled = K.pool2d(squared, (n, n), strides=(1, 1), padding="same", pool_mode="avg")
print K.eval(pooled)

以下是汇总的结果：

[[[[1.75]
   [1.  ]]

  [[1.  ]
   [1.  ]]]]

我理解平均池，但我不知道为什么结果是这样的。谁能给我解释一下结果吗？ 我在tensorflow后端使用Keras，我的图像数据格式是“channels\u last”

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谢谢。

你把问题弄得太复杂了。当您可以直接执行

x[0,0,0,0]=4

时，为什么要执行使用

K.square（x）

的步骤？请把你的问题说得更清楚、更简短。任何人都可以更容易地帮助你。啊，实际上这段代码只是大代码的一部分。我只是复制一个片段来运行并理解它是如何工作的。Tks。