tf.nn.conv2d函数和tf.nn.max_pool函数介绍
tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)
介绍参数:
input:指卷积需要输入的参数,具有这样的shape[batch, in_height, in_width, in_channels],分别是[batch张图片, 每张图片高度为in_height, 每张图片宽度为in_width, 图像通道为in_channels]。
filter:指用来做卷积的滤波器,当然滤波器也需要有相应参数,滤波器的shape为[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels],分别对应[滤波器高度, 滤波器宽度, 接受图像的通道数, 卷积后通道数],其中第三个参数 in_channels需要与input中的第四个参数 in_channels一致,out_channels第一看的话有些不好理解,如rgb输入三通道图,我们的滤波器的out_channels设为1的话,就是三通道对应值相加,最后输出一个卷积核。
strides:代表步长,其值可以直接默认一个数,也可以是一个四维数如[1,2,1,1],则其意思是水平方向卷积步长为第二个参数2,垂直方向步长为1.其中第一和第四个参数我还不是很明白,请大佬指点,貌似和通道有关系。
padding:代表填充方式,参数只有两种,SAME和VALID,SAME比VALID的填充方式多了一列,比如一个3*3图像用2*2的滤波器进行卷积,当步长设为2的时候,会缺少一列,则进行第二次卷积的时候,VALID发现余下的窗口不足2*2会直接把第三列去掉,SAME则会填充一列,填充值为0。
use_cudnn_on_gpu:bool类型,是否使用cudnn加速,默认为true。大概意思是是否使用gpu加速,还没搞太懂。
name:给返回的tensor命名。给输出feature map起名字。
tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)
value:池化的输入,一般池化层接在卷积层的后面,所以输出通常为feature map。feature map依旧是[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的参数。
ksize:池化窗口的大小,参数为四维向量,通常取[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。ps:估计面tf.nn.conv2d中stries的四个取值也有 相同的意思。
stries:步长,同样是一个四维向量。
padding:填充方式同样只有两种不重复了。
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