tf.nn.conv2d, tf.nn.bias_add, tf.nn.relu的可视化

最新推荐文章于 2025-06-04 08:32:56 发布

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分类专栏： TensorFlow学习笔记 python笔记文章标签： tf.nn.conv2d tf.nn.bias_add tf.nn.relu tensorflow

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a857553315/article/details/92020286

学习深度学习很长一段时间的时间了,也学习了CNN网络,可是总是对卷积核的实际计算不是太了解,按照很多的讲解都是讲解padding后能够整除步长的情况,后来发现有时padding在原始图像两个的宽度不一致,所以这次想研究研究到底是怎么实现的.另外根据计算的结果进行了画图研究,这样更加方便于理解.

import tensorflow as tf
input = tf.ones([1, 8, 8, 1], tf.float32)
a = [[[[1.]],[[-1]],[[-1]]],
     [[[1.]],[[1]],[[-2]]],
     [[[1.]],[[-2]],[[1]]] ]
filter = tf.Variable(a)
b = tf.constant([0.1])
op1 = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1,3,3,1], padding='SAME')
op2 = tf.nn.bias_add(op1, b)
op3 = tf.nn.relu(op2) 
init = tf.initialize_all_variables() 
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print("op1:",sess.run(op1))
    print("op2:",sess.run(op2))
    print("op3:",sess.run(op3))

这段代码的运行结果如下(为了便于观察,对结果的显示格式进行了调整,这不影响结果):

op1: [[[[-1.],[-1.],[ 1.]]
       [[-1.],[-1.],[ 1.]]
       [[-1.],[-1.],[ 2.]]]]

op2: [[[[-0.9],[-0.9],[ 1.1]]
       [[-0.9],[-0.9],[ 1.1]]
       [[-0.9],[-0.9],[ 2.1]]]]

op3: [[[[0. ],[0. ],[1.1]]
       [[