tf.nn.conv2d()需要搞清楚的几个变量。
惯例先展示函数:
tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)
除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数:
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input:
指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的shape,具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数],注意这是一个4维的Tensor,要求类型为float32和float64其中之一 -
filter:
相当于CNN中的卷积核,它要求是一个Tensor,具有[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]这样的shape,具体含义是[卷积核的高度,卷积核的宽度,图像通道数,卷积核个数],要求类型与参数input相同,有一个地方需要注意,第三维in_channels,就是参数input的第四维。【有时候也叫ksize或卷积核】 -
strides:卷积时在图像每一维的步长,这是一个一维的向量,长度4。【注意:一般两边为1.形如[1,height,weight,1]】。
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padding:
string类型的量,只能是”SAME”,”VALID”其中之一,这个值决定了不同的卷积方式【same:不够还加。valid:不够舍弃。】 -
use_cudnn_on_gpu:
bool类型,是否使用cudnn加速,默认为true
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