Tensorflow中卷积函数汇总

最新推荐文章于 2024-03-26 22:00:00 发布

昆仑-郑教主

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分类专栏：深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zSean/article/details/77837589

这篇博客总结了TensorFlow中用于计算卷积的各种函数，包括tf.nn.convolution()、tf.nn.depthwise_conv2d()、tf.nn.atrous_conv2d()、tf.nn.conv2d_transpose()、tf.nn.conv1d()和tf.nn.conv3d()。这些函数涵盖了从一维到三维的卷积操作，以及卷积的转置操作。文章详细阐述了每个函数的参数和用法，如filter、strides、padding等关键概念。

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卷积函数是在一批图像上扫描的二维过滤器。卷积函数定义在tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops下的nn_impl.py和nn_ops.py文件中。

(1)计算N维卷积的和的函数tf.nn.convolution()

tf.nn.convolution(input,filter,padding,strides=None,dilation_rate=None,name=None,data_format=None)

(2)对一个四维的输入数据input和四维的卷积核filter进行操作，然后对输入数据进行一个二维的卷积操作，最后得到卷积之后的结果。

tf.nn.conv2d(input,filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)

input:为一个Tensor，数据类型必须是float32或者float64；

filter:为一个tensor,数据类型必须是与input输入的数据类型相同；

strides:一个长度是4的一维整数类型数组，每一维度对应的是input中每一维的对应移动步数；如strides[1]对应input[1]的移动步数；

padding：一个字符串，取值为SAME或者VALID；‘SAME'适用于全尺寸操作，即输入数据维度和输出数据维度相同；'VALID'适用于部分窗口；

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