TensorFlow tf.nn.conv2d实现卷积的方式

TensorFlow框架中的tf.nn.conv2d函数用于在二维输入数据上执行卷积运算，该运算通常用在构建卷积神经网络（CNN）中。这个函数的实现主要涉及到图像处理中的核心概念，包括输入图像、卷积核、步长、填充和输出featuremap。 输入图像(input)是一个四维的Tensor，维度顺序为[batch, in_height, in_width, in_channels]。其中，batch指的是训练时一个批次的图片数量，in_height和in_width分别表示图片的高度和宽度，in_channels是图像的通道数，对于彩色图片而言这个值为3（红绿蓝三个通道），对于灰度图片则为1。这个Tensor的数据类型应该是float32或float64。 卷积核(filter)也是一个Tensor，其维度顺序为[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]。filter_height和filter_width表示卷积核的高度和宽度，in_channels应与输入图像的通道数一致，out_channels则表示卷积核的个数，也就是输出特征图的数量。卷积核的数据类型需与输入图像一致。 strides参数是一个一维向量，表示卷积核在输入图像上移动的步长，长度为4的string类型的量，只能是"SAME"或"VALID"。"SAME"表示输出尺寸与输入尺寸相同，即使卷积核在边缘也可以进行卷积运算，而"VALID"表示只在卷积核完全落在输入图像内时才进行卷积运算，可能导致输出尺寸小于输入尺寸。 use_cudnn_on_gpu参数是一个bool类型，表示是否使用GPU上的cudnn库进行加速计算，默认值为true，以提高运算效率。 实验环境中的tensorflow版本为1.2.0，使用的编程语言为Python 2.7。 具体实现卷积的例子包括： 1. 当使用1x1卷积核进行卷积时，不论输入图像的通道数为多少，输出的featuremap尺寸都与输入图像相同。这是因为1x1卷积核对每个通道进行的操作是独立的。 2. 当增加输入图像的通道数时，卷积核与图像之间的运算变为了通道间的卷积运算，每一点的输出是所有通道在该点上卷积结果的累加。 3. 当卷积核的尺寸增大时，卷积操作的实质是将卷积核覆盖的所有像素值进行加权求和，以得到输出featuremap上的一个值。 4. 当使用较大的步长时，输出featuremap的尺寸会减小，因为卷积核每次跳跃更多像素点进行计算。 5. 当padding参数设置为"SAME"时，卷积核可以覆盖输入图像的边缘，即使部分卷积核外露，这通常用于维持输出尺寸。 6. 当卷积核具有多个输出通道时，每个输出通道都将独立计算，最终输出的featuremap将包含多个二维矩阵。 通过这些例子，我们可以看到如何通过调整不同的参数来控制卷积操作的行为，并且理解了如何通过tf.nn.conv2d函数实现卷积网络中的卷积层，以便在深度学习模型中提取特征。