TensorFlow——tf.nn.conv2d，"SAME"和"VALID"的区别

最新推荐文章于 2022-05-17 14:44:59 发布
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分类专栏： TensorFlow
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本文详细介绍了在TensorFlow中tf.nn.conv2d操作中，"SAME"和"VALID"两种填充方式的区别。SAME填充确保输出尺寸与输入相同，通过补充边界的空白区域；而VALID填充则不进行补充，输出尺寸会因滤波器大小而减小。了解这两种填充方式对于理解和使用卷积操作至关重要。

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tf.nn.conv2d

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，"N
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pytorch 实现 tensorflow中 conv 的“same”方式
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问题描述： tensorflow中的conv padding有 same模式，在pytorch中对应的实现代码如下： Here is a very simple Conv2d layer with same padding for reference. It only support square kernels and stride=1, dilation=1, groups=1. class Conv2dSame(torch.nn.Module): def __init...
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tf.nn.conv2d_transpose反卷积（转置卷积） 首先无论你如何理解反卷积，请时刻记住一点反卷积操作是卷积的反向 接下来介绍一下反卷积的函数 conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding=“SAME”, data_format=“NHWC”, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共六个参数： 第一个参数value：指需要做反卷积的输入图像，它要求是一个Tensor 第二个参
tf.nn.conv2d卷积实现中”SAME“;
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Tensorflow Conv pad=“SAME“
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tf.nn.conv2d padding “SAME“ 和“VALID“ 的区别
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tensorflow中tf.nn.conv2d中padding=same和padding=valid的区别 ...
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关于padding的一些要点 padding主要是防止丢掉图像边缘位置的许多信息。如果不用padding，会导致1、很明显，图像中间位置的数据会参与更多的运算，而边缘位置的数据参与运算的次数比中间位置的数据少。2、每一步卷积图像都会缩小，如果网络层数很多的话，那么图像最后会很小。 所以根据自己需要可以在卷积之前进行padding。padding的意思即填充边缘，扩大边缘，也就是Same卷积。而Va...
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tensorflow.nn.conv2d函数的参数
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### TensorFlow `tf.nn.conv2d` 参数说明 #### 输入参数 (`input`) 输入张量是一个四维张量，形状通常为 `[batch_size, height, width, in_channels]` 或者 `[batch_size, in_channels, height, width]`（取决于 `data_format` 的设置）。它表示一批图像或其他二维数据。 - **`batch_size`**: 批次大小，即一次处理多少样本。 - **`height`, `width`**: 图像的高度和宽度。 - **`in_channels`**: 输入特征图的数量。 此参数的具体定义可以参考[^2]。 --- #### 卷积核 (`filter`) 卷积操作的核心部分，用于提取特征的滤波器矩阵。其形状为 `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`： - **`filter_height`, `filter_width`**: 卷积核的高度和宽度。 - **`in_channels`**: 输入通道数，需与 `input` 中的 `in_channels` 匹配。 - **`out_channels`**: 输出通道数，决定了生成的特征图数量。 关于 `filter` 和其他 API 中 `filters` 的区别可参见[^3]。 --- #### 步幅 (`strides`) 步幅控制卷积窗口移动的速度，也是一个长度为 4 的列表，默认值为 `[1, stride_height, stride_width, 1]`。其中只有中间两个维度有效，分别对应高度方向和宽度方向上的滑动距离。具体解释如下： - **`stride_height`**, **`stride_width`**: 高度和宽度方向上每次移动的距离。 更多细节可见于[^1]。 --- #### 填充方式 (`padding`) 指定如何填充输入边界的数据，有两种模式可供选择： - **`VALID`**: 不进行任何填充，仅当卷积核完全覆盖时才计算输出像素。 - **`SAME`**: 自动调整边缘填充使得输出尺寸等于输入尺寸除以步长向下取整的结果。 上述两种模式的功能描述来源于。 --- #### GPU 加速选项 (`use_cudnn_on_gpu`) 该布尔型标志决定是否利用 cuDNN 库加速 GPU 上的操作，默认开启此项功能以便提高性能效率。 --- #### 数据格式 (`data_format`) 指定了输入张量的空间布局形式，默认采用 `'NHWC'` 表示顺序依次为批量、高宽以及颜色分量；另一种可能的形式是 `'NCHW'` ，此时色彩信息位于空间位置之前。 --- #### 膨胀率 (`dilations`) 膨胀因子允许扩大感受野而无需增加额外参数数目，典型应用是在空洞卷积中实现更大范围内的上下文关联分析。默认情况下均为单位向量意味着标准无扩张行为[^4]。 --- #### 名称前缀 (`name`) 提供给当前节点的一个字符串标识符，便于调试或可视化网络结构时区分不同层的作用域名称管理。 ```python import tensorflow as tf # Example usage of tf.nn.conv2d input_tensor = tf.random.normal([10, 28, 28, 3]) # Batch size: 10; Height & Width: 28x28; Channels: 3 conv_filter = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([5, 5, 3, 6])) # Filter Size: 5x5; Input Channels: 3; Output Channels: 6 output = tf.nn.conv2d(input=input_tensor, filters=conv_filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding="SAME", data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1]) print(output.shape) # Expected Shape: (10, 28, 28, 6) ```
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