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tlx 没有与paddle.nn.functional模块对应的max_pool2d，avg_pool2d，conv2d_transpose，max_unpool2d，normalize算子

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（1）paddle.nn.functional.**max_pool2d**()函数用来构建 max_pool2d 类的一个可调用对象，其将构建一个二维平均池化层，根据输入参数 kernel_size, stride, padding 等参数对输入做最大池化操作。  更多函数说明见https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/nn/functional/max_pool2d_cn.html （2）paddle.nn.functional.**avg_pool2d**()函数是一个二维平均池化函数，其将构建一个二维平均池化层，根据输入参数 kernel_size, stride, padding 等参数对输入做平均池化操作。  更多函数说明见https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/nn/functional/avg_pool2d_cn.html （3）paddle.nn.functional.**conv2d_transpose**()函数是二维转置卷积层（Convlution2D transpose layer），该层根据输入（input）、卷积核（kernel）和空洞大小（dilations）、步长（stride）、填充（padding）来计算输出特征层大小或者通过 output_size 指定输出特征层大小。输入(Input)和输出(Output)为 NCHW 或 NHWC 格式，其中 N 为批尺寸，C 为通道数（channel），H 为特征层高度，W 为特征层宽度。卷积核是...

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paddle.nn.InstanceNorm2D(num_features, epsilon=1e-05, momentum=0.9, weight_attr=None, bias_attr=None, data_format="NCHW", name=None)  更多见接口文档https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/2.3/api/paddle/nn/InstanceNorm2D_cn.html#instancenorm2d ```python # ======================================================== # ###### THIS CODE IS AN EXAMPLE, REPLACE WITH YOUR OWN ###### # ======================================================== # import tensorlayerx as...

（1）paddle.nn.MaxUnPool2D(kernel_size, stride=None, padding=0, data_format='NCHW', output_size=None, name=None) 构建 MaxUnPool2D 类的一个可调用对象，根据输入的 input 和最大值位置计算出池化的逆结果。所有非最大值设置为零。  更多函数说明见https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/nn/MaxUnPool2D_cn.html （2）class paddle.nn.Pad2D(padding, mode='constant', value=0.0, data_format='NCHW', name=None) 按照 padding、mode 和 value 属性对输入进行填充。更多函数说明见https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/nn/Pad2D_cn.html

paddle.nn.functional.interpolate接口说明如下 

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paddle源码paddle.argmax(x, axis=None, keepdim=False, dtype='int64', name=None) 其中keepdim（bool，可选）- 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如果 keepdim 为True，则输出Tensor和 x 具有相同的维度(减少的维度除外，减少的维度的大小为1)，默认值为False。 tensorlayerx源码paddle.argmax(x, axis=None, dtype='int64')