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nam
来源:互联网 发布:广东亿迅 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 16:10
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:
第一个参数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
第二个参数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,
],要求类型与参数input相同,有一个地方需要注意,第三维卷积核的宽度,图像通道数,卷积核个数
,就是参数input的第四维in_channels
第三个参数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
第四个参数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(后面会介绍)
第五个参数:use_cudnn_on_gpu:bool类型,是否使用cudnn加速,默认为true
结果返回一个Tensor,这个输出,就是我们常说的feature map
转自:http://www.cnblogs.com/welhzh/p/6607581.html
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