tensorflow cnn常用函数解析
1、conv2d
tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共五个参数：
第一个参数input：指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor，具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的shape，具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数]，注意这是一个4维的Tensor，要求类型为float32和float64其中之一
第二个参数filter：相当于CNN中的卷积核，它要求是一个Tensor，具有[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]这样的shape，具体含义是[卷积核的高度，卷积核的宽度，图像通道数，卷积核个数]，要求类型与参数input相同，有一个地方需要注意，第三维in_channels，就是参数input的第四维
第三个参数strides：卷积时在图像每一维的步长，这是一个一维的向量，长度4
第四个参数padding：string类型的量，只能是"SAME","VALID"其中之一，这个值决定了不同的卷积方式。VALID表示原数据不补充0，SAME表示卷积后的结果sharp通过补充0与卷积之前的相同。
第五个参数：use_cudnn_on_gpu:bool类型，是否使用cudnn加速，默认为true
结果返回一个Tensor，这个输出，就是我们常说的feature map。
import tensorflow as tf
#case 2 sharp(1,3,3,1)
input = tf.Variable(tf.random_normal([1,3,3,5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([1,1,5,1]))
op2 = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='VALID')
#case 3 sharp(1,1,1,1)
input = tf.Variable(tf.random_normal([1,3,3,5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([3,3,5,1]))
op3 = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='VALID')
#case 4 sharp(1,3,3,1)
input = tf.Variable(tf.random_normal([1,5,5,5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([3,3,5,1]))
op4 = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='VALID')
#case 5 sharp(1,5,5,1)
input = tf.Variable(tf.random_normal([1,5,5,5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([3,3,5,1]))
op5 = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
#case 6 sharp(1,5,5,7)
input = tf.Variable(tf.random_normal([1,5,5,5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([3,3,5,7]))
op6 = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
#case 7 sharp(1,3,3,7)
input = tf.Variable(tf.random_normal([1,5,5,5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([3,3,5,7]))
op7 = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
#case 8 sharp(10,3,3,7)
input = tf.Variable(tf.random_normal([10,5,5,5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([3,3,5,7]))
op8 = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
same：
补零个数：(num_weight_zero + weight_size) % (weight_stride) = 0
conv weight shape: 向上取整weight_size/weight_stride2、max_pool
tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个，和卷积很类似： 第一个参数value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是feature map，依然是[batch, height, width, channels]这样的shape
第二个参数ksize：池化窗口的大小，取一个四维向量，一般是[1, height, width, 1]，因为我们不想在batch和channels上做池化，所以这两个维度设为了1
第三个参数strides：和卷积类似，窗口在每一个维度上滑动的步长，一般也是[1, stride,stride, 1]
第四个参数padding：和卷积类似，可以取'VALID' 或者'SAME'
返回一个Tensor，类型不变，shape仍然是[batch, height, width, channels]这种形式
import tensorflow as tf
a=tf.constant([
[[1.0,2.0,3.0,4.0],
[5.0,6.0,7.0,8.0],
[8.0,7.0,6.0,5.0],
[4.0,3.0,2.0,1.0]],
[[4.0,3.0,2.0,1.0],
[8.0,7.0,6.0,5.0],
[1.0,2.0,3.0,4.0],
[5.0,6.0,7.0,8.0]]
])
a=tf.reshape(a,[1,4,4,2])
pooling=tf.nn.max_pool(a,[1,2,2,1],[1,1,1,1],padding='VALID')
with tf.Session() as sess:
print("reslut:")
result=sess.run(pooling)
print (result)
reslut:
[[[[ 8. 7.]
[ 6. 6.]
[ 7. 8.]]
[[ 8. 7.]
[ 8. 7.]
[ 8. 7.]]
[[ 4. 4.]
[ 8. 7.]
[ 8. 8.]]]]3、concat
tf.concat(concat_dim, values, name='concat') 除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共两个参数： 第一个参数concat_dim：必须是一个数，表明在哪一维上连接
如果concat_dim是0，那么在某一个shape的第一个维度上连，对应到实际，就是叠放到列上
t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
tf.concat(0, [t1, t2]) == > [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]如果concat_dim是1，那么在某一个shape的第二个维度上连
t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
tf.concat(1, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12如果有更高维，最后连接的依然是指定那个维：
values[i].shape = [D0, D1, ... Dconcat_dim(i), ...Dn]连接后就是：[D0, D1, ... Rconcat_dim, ...Dn]# tensor t3 with shape [2, 3]
# tensor t4 with shape [2, 3]
tf.shape(tf.concat(0, [t3, t4])) ==> [4, 3]
tf.shape(tf.concat(1, [t3, t4])) ==> [2, 6]【参考链接】： 1、https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53444333 2、https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53453926 3、https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53366163