卷積步長strides引數的具體解釋

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conv1 = tf.nn.conv2d(input_tensor,conv1_weights,strides=[1,1,1,1],padding='same')

這是乙個常見的卷積操作，其中strides=【1,1,1,1】表示滑動步長為1，padding=『same』表示填0操作

當我們要設定步長為2時，strides=【1,2,2,1】，很多同學可能不理解了，這四個引數分別代表了什麼，查了官方函式說明一樣不明不白，今天我來解釋一下。

strides在官方定義中是乙個一維具有四個元素的張量，其規定前後必須為1，這點大家就別糾結了，所以我們可以改的是中間兩個數，中間兩個數分別代表了水平滑動和垂直滑動步長值，於是就很好理解了。

在卷積核移動逐漸掃瞄整體圖時候，因為步長的設定問題，可能導致剩下未掃瞄的空間不足以提供給卷積核的，大小掃瞄 比如有圖大小為5*5,卷積核為2*2,步長為2,卷積核掃瞄了兩次後，剩下乙個元素，不夠卷積核掃瞄了，這個時候就在後面補零，補完後滿足卷積核的掃瞄，這種方式就是same。如果說把剛才不足以掃瞄的元素位置拋棄掉，就是valid方式。

卷積步長strides引數的具體解釋

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卷積中的引數

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多通道卷積引數的計算

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