技术标签: TensorFlow
tf.nn.conv2d(
input,
filter,
strides,
padding,
use_cudnn_on_gpu=True,
data_format='NHWC',
dilations=[1, 1, 1, 1],
name=None
)
参数介绍:
input: 输入的tensor数据格式必须为half
, bfloat16
, float32
, float64 中的一种,输入tensor的格式即shape由下面的一个参数data_format决定,默认是[batch, in_height, in_width, in_channels]。
filter: 必须和输入的数据类型一致,也是一个四维的tensor,shape是[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]。
strides: 长度为4的一个列表,每个位置的数字对应了filter在各个维度的方向上的移动步长大小。
padding: 有两种格式,"SAME"和"VALID",等下会介绍。
use_cudnn_on_gpu: 是否使用cudnn加速,默认为True。
data_format: 两种格式,"NHWC"和"NCHW",对于input和stride的格式都有影响。
有"SAME","VALID"两种格式。
SAME
输出的height和width分别为:
out_height = ceil(float(in_height) / float(strides[1]))
out_width = ceil(float(in_width) / float(strides[2]))
VALID
输出的height和width分别为:
out_height = ceil(float(in_height - filter_height + 1) / float(strides1))
out_width = ceil(float(in_width - filter_width + 1) / float(strides[2]))
conv2d以及maxpool的padding处理方式一致。
向上取整:2.5取3
参考链接:
https://www.jianshu.com/p/65be1d48e8f2
https://blog.csdn.net/wuzqchom/article/details/74785643
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