如何使用numpy在2d数组上执行最大/平均池化

在使用numpy进行2D数组上的最大/平均池化时，可以按照以下步骤进行操作：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4],
                [5, 6, 7, 8],
                [9, 10, 11, 12],
                [13, 14, 15, 16]])

pool_size = (2, 2)  # 池化窗口的大小为2x2
strides = (2, 2)  # 步幅为2

max_pooled = np.max_pool2d(arr, pool_size, strides)

最大池化会在每个池化窗口中选择最大的值作为输出。

avg_pooled = np.average_pool2d(arr, pool_size, strides)

平均池化会在每个池化窗口中计算平均值作为输出。

最终，max_pooled和avg_pooled分别是最大池化和平均池化的结果。

numpy是一个强大的数值计算库，它提供了丰富的功能和高效的数组操作。在计算机视觉和图像处理领域，池化操作常用于降低图像尺寸、提取主要特征等任务。通过使用numpy的池化函数，可以方便地在2D数组上执行最大/平均池化操作。

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