在tensorflow中对二维数组进行二次采样？

在TensorFlow中，对二维数组进行二次采样可以使用tf.image.extract_patches函数。该函数可以从输入的二维数组中提取出指定大小的图像块，并返回一个四维的张量。

具体的步骤如下：

1. 导入TensorFlow库：import tensorflow as tf
2. 定义输入的二维数组：input_array = tf.constant([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]])
3. 定义采样窗口的大小和步长：window_size = [2, 2]，stride = [2, 2]
4. 使用tf.image.extract_patches函数进行二次采样：output = tf.image.extract_patches(images=tf.expand_dims(input_array, axis=0), sizes=[1, window_size[0], window_size[1], 1], strides=[1, stride[0], stride[1], 1], rates=[1, 1, 1, 1], padding='VALID')
5. 打印采样结果：print(output)

这样就可以对二维数组进行二次采样了。在这个例子中，采样窗口的大小为2x2，步长为2x2，padding方式为'VALID'，即不进行填充。输出的结果是一个四维的张量，其中第一个维度表示采样的次数，第二、三维度表示采样窗口的大小，第四个维度表示输入数组的通道数（在这个例子中为1）。

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