使用tf.reduce_mean()做avg_pool

reduce_mean(
    input_tensor,
    axis=None,
    keepdims=None,
    name=None,
    reduction_indices=None,
    keep_dims=None
)

axis表示按那个维度进行取平均值，当axis参数为list时，会按照list的值依次进行取平均，对于二维张量其取值有0和1，表示两个维度；当三维张量时其取值可以有0、1和2，表示三个维度，否则会出错

• 对于二维张量：
  0表示按列取平均
  1表示按行取平均
• 对于三维张量：如图1，
  0标志按宽，也就是张量的第一个维度
  1表示按高，也就是张量的第二个维度
  2表示按长，也就是张量的第三个维度
  图1
  可以这样理解：对于如下这个数组

[[[ 1  2  3]
  [ 4  5  6]]

 [[ 7  8  9]
  [10 11 12]]]

括号外面的“维度”是一维、二维和三维，比如最外围的括号是一维，也就是0方向，其它类似；括号里面可以理解为“轴”，指的是返回低维数组含有原始高维数组某条轴上的所有数据，比如a111~ a341和a112~ a342，就是0轴上的数据，其它类似。

keep_dims=True表示取均值完后的维度和输入维度相同

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使用tf.reduce_mean()实现avg_pool()

y1 = tf.reduce_mean(inputs, [1, 2], keep_dims=True, name='avg_pool')

假设inputs的维度是32x224x224x3，y1的维度就是32x1x1x3，会先对inputs按照[1, 2]中的1按照第二维度取平均，也就是图1中a141、a241、a341这样取平均，然后对第一次取平均的结果按照[1, 2]中的2按第一维度取平均，也就是图1中的a311、a321、a331、a341这样取平均。

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可能理解不到位，欢迎指正！