有两种方法
一种方法，这里使用的tf.nn。 可以用tf.layers代替。
p05=TF.nn.AVG_pool2d(conV10，ksize=[1，conv10.get_shape(.as_list ) )、conv10.get_shape )、
P05=TF.Reduce_mean(conV10，[ 1，2 ]，keep_dims=True，name='GAP ' )我喜欢第一种。 量化模型时，第二类可能报告错误。 不追究原因的话，只能说tf中还有不成熟的东西。 例如，在pruning模块中。