TensorFlow-卷积

卷积：

conv2d (

　　input,

　　 filter,

　　 strides,

　　padding,

　　use_cudnn_on_gpu=True,

　　 data_format='NHWC',

　　 name=None

)

参数名	必选	类型	说明
input	是	tensor	是一个 4 维的 tensor，即 [ batch, in_height, in_width, in_channels ]（若 input 是图像，[ 训练时一个 batch 的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数 ]）
filter	是	tensor	是一个 4 维的 tensor，即 [ filter_height, filter_width, in_channels, out_channels ]（若 input 是图像，[ 卷积核的高度，卷积核的宽度，图像通道数，卷积核个数 ]）,filter 的 in_channels 必须和 input 的 in_channels 相等
strides	是	列表	长度为 4 的 list，卷积时候在 input 上每一维的步长，一般 strides[0] = strides[3] = 1
padding	是	string	只能为 " VALID "，" SAME " 中之一，这个值决定了不同的卷积方式。VALID 丢弃方式；SAME：补全方式
use_cudnn_on_gpu	否	bool	是否使用 cudnn 加速，默认为 true
data_format	否	string	只能是 " NHWC ", " NCHW "，默认 " NHWC "
name	否	string	运算名称

实例代码：

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1,1,1,0,0,0,1,1,1,0,0,0,1,1,1,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0],

　　dtype=tf.float32,shape=[1,5,5,1])

b = tf.constant([1,0,1,0,1,0,1,0,1],

　　dtype=tf.float32,shape=[3,3,1,1])

c = tf.nn.conv2d(a,b,strides=[1, 2, 2, 1], padding='VALID')

d = tf.nn.conv2d(a,b,strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

with tf.Session() as sess:

    print ("c shape:")

    print (c.shape)

    print ("c value:")

    print (sess.run(c))

    print ("d shape:")

    print (d.shape)

    print ("d value:")

print (sess.run(d))

不同padding参数的不通运行方式与结果：

实验来源于腾讯云 - 开发者实验室中TensorFlow API的相关实验；

有意思的是，上述实验结果与给出的参考结果完全不同，有感兴趣的好同志不妨试试看到底是谁出错了。

巴特西

TensorFlow-卷积

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