cnn系列文章五 --tf.nn.conv2d 和 tf.nn.max_pool详解

cnn系列文章四 –池化层和简单卷积网络示例

你懂得，分享一句歌词哦：

《故梦》
谁踩过枯枝轻响，萤火绘着画屏香
为谁拢一袖芬芳，红叶的信笺情意绵长

接下来主要讲解tensorflow有关cnn构建的问题了。

• tf.nn.conv2d(input, filter, padding, use_cundnn_on_gpu=True, data_format=’NHWC’, name=None)

  1. input [batch, in_height, in_width, in_channels]
  2. filter [height, width, in_channels, out_channels]
  3. padding:
     
     • ’VALID’ : p=0
     • ‘SAME’: 输入输出相等
  4. strides: 各个维度上([batch, height, width, channels])的跨度,一般设置为：[1, strides, strides, 1]

  output: [batch, out_height, out_width, out_channels]

  outheight=⌊inheight+2×p−fliterheightstridesh