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该OP使用上述输入参数的池化配置，为二维空间池化操作，根据 input ，池化核大小 pool_size ，池化类型 pool_type ，步长 pool_stride ，填充 pool_padding 等参数得到输出。
输入 input 和输出（out）采用NCHW或NHWC格式，N为批大小，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度。
参数 pool_size 和 pool_stride 含有两个整型元素，分别表示高度和宽度维度上的参数。
输入 input 和输出（out）的形状可能不同。
例如：
输入：
input 的形状：
输出：
out 的形状：
如果 ceil_mode = false：
如果 ceil_mode = true：
如果 exclusive = false:
如果 exclusive = true:
如果 pool_padding = “SAME”:
如果 pool_padding = “VALID”:
参数：
input (Variable) - 形状为 或 的4-D Tensor，N是批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度，数据类型为float32或float64。
pool_size (int|list|tuple) - 池化核的大小。如果它是一个元组或列表，那么它包含两个整数值：(pool_size_Height, pool_size_Width)。若为一个整数，则表示H和W维度上均为该值，比如若pool_size=2, 则池化核大小为[2,2]。
pool_type (str) - 池化类型，可以为”max”或”avg”，”max”对应max-pooling，”avg”对应average-pooling。默认值：”max”。
pool_stride (int|list|tuple) - 池化层的步长。如果它是一个元组或列表，它将包含两个整数：(pool_stride_Height, pool_stride_Width)。若为一个整数，则表示H和W维度上均为该值，比如若pool_stride=3, 则池化层步长为[3,3]。默认值：1。
pool_padding (int|list|tuple|str) - 池化填充。如果它是一个字符串，可以是”VALID”或者”SAME”，表示填充算法，计算细节可参考上述 = “SAME”或
pool_padding= “VALID” 时的计算公式。如果它是一个元组或列表，它可以有3种格式：(1)包含2个整数值：[pad_height, pad_width]；(2)包含4个整数值：[pad_height_top, pad_height_bottom, pad_width_left, pad_width_right]；(3)包含4个二元组：当data_format为”NCHW”时为 [[0,0], [0,0], [pad_height_top, pad_height_bottom], [pad_width_left, pad_width_right]]，当data_format为”NHWC”时为[[0,0], [pad_height_top, pad_height_bottom], [pad_width_left, pad_width_right], [0,0]]。若为一个整数，则表示H和W维度上均为该值。默认值：0。global_pooling （bool）- 是否用全局池化。如果global_pooling = True， 已设置的
pool_size和pool_padding会被忽略，pool_size将被设置为 ，pool_padding将被设置为0。默认值：False。ceil_mode （bool）- 是否用ceil函数计算输出高度和宽度。计算细节可参考上述
ceil_mode= true或ceil_mode= false 时的计算公式。默认值：False。name (str，可选) – 具体用法请参见 ，一般无需设置。默认值：None。
data_format (str) - 输入和输出的数据格式，可以是”NCHW”和”NHWC”。N是批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度。默认值：”NCHW”。
返回： 4-D Tensor，数据类型与 input 一致。
返回类型：Variable。
抛出异常：
ValueError- 如果pool_type既不是”max”也不是”avg”。ValueError- 如果global_pooling为False并且pool_size为-1。ValueError- 如果data_format既不是”NCHW”也不是”NHWC”。ValueError- 如果pool_padding是字符串，既不是”SAME”也不是”VALID”。ValueError- 如果pool_padding是”VALID”，但是ceil_mode是True。ValueError- 如果pool_padding含有4个二元组，与批尺寸对应维度的值不为0或者与通道对应维度的值不为0。ShapeError- 如果input既不是4-D Tensor 也不是5-D Tensor。ShapeError- 如果input的维度减去pool_stride的尺寸大小不是2。ShapeError- 如果计算出的输出形状的元素值不大于0。
代码示例
