image.png
tf.nn.conv2d(
input,
filter,
strides,
padding,
use_cudnn_on_gpu=True,
data_format='NHWC',
dilations=[1, 1, 1, 1],
name=None
)
input：输入格式为[batch，长，宽，通道数]
输入图片为例：
batch：一次训练多少照片，1张，100张，，，
长：图片长
宽：图片宽
通道数：灰度照片通道数为1，彩色照片通道数为3
filter：卷积核，格式为[长，宽，输入通道数，输出通道数]
长：卷积的长度
宽：卷积的宽度
输入通道数：和input:通道数保持一致
输出通道数：输出通道数可以随意指定。
strides:步长，格式为[1，步长的长度，步长的宽度，1]
padding：VALID， SAME
image.png
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来源：tensorflow学习笔记（四）：激活函数
本文标题：TensorFlow学习笔记(10)tf.nn.conv2d浅析
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/znygfqtx.html
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