tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)

参数是四个，和卷积很类似：

第一个参数value：

需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是feature map，依然是[batch, height, width, channels]这样的shape.

第二个参数ksize：池化窗口的大小，取一个四维向量，一般是[1, height, width, 1]，因为我们不想在batch和channels上做池化，所以这两个维度设为了1.

第三个参数strides：窗口在每一个维度上滑动的步长，一般也是[1, stride,stride, 1].

第四个参数padding：和卷积类似，可以取'VALID' 或者'SAME'.

返回一个Tensor，类型不变，shape仍然是[batch, height, width, channels]这种形式.