這個介面用了這麼久，每次都有點迷惑，這裡做下總結。
filter：卷積核引數，shape為[kernel_height, kernel_width, in_channels, out_channels]，第三維與input的第四維對應，第四維決定了卷積核的個數
stride：步長，一維向量，4個值，其中[0]和[3]固定填寫1，[2]和[4]分別為height的步長和width的步長，即[1，h，w，1]
padding：對齊方式，取值valid則丟棄剩餘不能和kernel size匹配的影象元素，取值same則對影象元素做邊緣擴充，擴充方式為左單右雙。
根據以上引數可以計算出feature map的大小
一般來說都要配以tf.nn.bias_add來服用，新增bias引數。
tensorflow 卷積 設定特定卷積核
映象問題 pytorch 自定義卷積核進行卷積 卷積核訂製 有時想用tensorflow的conv2d的卷積操作，實現一些特定的濾波操作，如patch求和 計算梯度等，這時可以通過設計特定的卷積核來實現功能。先看tf.nn.conv2d的各個引數 tf.nn.conv2d input,filter,...
tensorflow實現卷積與反卷積自編碼框架
從dcgan中了解到了反卷積的操作，所以我本來打算能通過卷積操作作為編碼器將一幀影象轉換為乙個20維的向量，而後再通過反卷積實現解碼功能從而達到影象恢復效果，先把程式貼上，後續有空再調整網路層數和引數吧 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import ...
Tensorflow卷積神經網路
卷積神經網路 convolutional neural network,cnn 是一種前饋神經網路,在計算機視覺等領域被廣泛應用.本文將簡單介紹其原理並分析tensorflow官方提供的示例.關於神經網路與誤差反向傳播的原理可以參考作者的另一篇博文bp神經網路與python實現.卷積是影象處理中一種...