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

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

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

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

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

bool

是否使用 cudnn 加速,默认为 true

data_format

string

只能是 " NHWC ", " NCHW ",默认 " NHWC "

name

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。

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