深度max_pool是否可以通过转置来实现？

Question

我有一个4维张量，我想在第4个（深度）索引上最大池。当我打电话时：

const mapDispatchToProps = (dispatch) => {
     return {
            getTicket : () => dispatch(getTicket()),
            getUsers : () => dispatch(getUsers())
     }    


};

我收到以下错误：tf.nn.max_pool(conv_1, ksize=[1, 1, 1, 2], strides=[1, 1, 1, 2], padding='SAME')

我在SO上看到了不同的答案，提出了不同的方法，我想知道将深度索引转换为其他索引，然后进行最大池化然后再将其恢复是怎么回事。即：

Pooling is not yet supported on the depth dimension.

这是有效的解决方案吗？我能够成功地应用下一个向量，完整代码：

out1_t = tf.transpose(conv_1, perm=[0, 3, 2, 1])
out1_t = tf.nn.max_pool(out1_t, ksize=[1, 2, 1, 1], strides=[1, 2, 1, 1], padding='SAME')
out1_t = tf.transpose(out1_t, perm=[0, 3, 2, 1])