tf.nn.conv2d函数

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2023-10-11 12:12 21阅读 0赞

本文以tf1.13版本为例，介绍tensorflow二维卷积[conv2d][]，该函数的输入参数如下：

tf.nn.conv2d(
        input,                    #shape为(*,*,*,*),4-D的tensor,每个维度的意义与data_fromat对应
        filter=None,              #shape为(*,*,*,*),同input的shape，前两位为滤波器的高和宽，后两位为输入输出通道数
        strides=None,             #shape为(4,), 1-D的tensor,长度为4，对应input中每一维的步长
        padding=None,             #"SAME", "VALID"两种模式
        use_cudnn_on_gpu=True,
        data_format='NHWC',       #另一种模式为"NCHW"
        dilations=[1, 1, 1, 1],   #1-D的向量，长度为4，对应filter相邻两元素在input中对应维度跳跃的像素数，如果值k > 1, 相邻滤波器之间跳跃k-1个像素。
          filter element on that dimension
        name=None,                #运算的名称
    )

该函数的[处理逻辑][Link 1]如下：

In detail, with the default NHWC format,
    
          output[b, i, j, k] =
              sum_{di, dj, q} input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, q] *
                              filter[di, dj, q, k]

关于padding的两种模式的处理过程，可参考该[博客][Link 2]。

参考文献：

1.  [https://www.tensorflow.org/versions/r1.13/api\_docs/python/tf/nn/conv2d][conv2d]
2.  [https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.13/tensorflow/python/ops/nn\_ops.py][Link 1]
3.  [tf.nn.convolution中关于padding的"VALID" or "SAME"操作][Link 2]

[conv2d]: https://www.tensorflow.org/versions/r1.13/api_docs/python/tf/nn/conv2d
[Link 1]: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.13/tensorflow/python/ops/nn_ops.py
[Link 2]: https://blog.csdn.net/hzhj2007/article/details/81504993

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