tf.contrib.slim.conv2d()

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convolution(inputs,
              num_outputs,
              kernel_size,
              stride=1,
              padding='SAME',
              data_format=None,
              rate=1,
              activation_fn=nn.relu,
              normalizer_fn=None,
              normalizer_params=None,
              weights_initializer=initializers.xavier_initializer(),
              weights_regularizer=None,
              biases_initializer=init_ops.zeros_initializer(),
              biases_regularizer=None,
              reuse=None,
              variables_collections=None,
              outputs_collections=None,
              trainable=True,
              scope=None)
  • inputs 是指需要做卷积的输入图像
  • num_outputs 指定卷积核的个数(就是filter的个数)
  • kernel_size 用于指定卷积核的维度(卷积核的宽度,卷积核的高度)
  • stride 为卷积时在图像每一维的步长
  • padding 为padding的方式选择,VALID或者SAME
  • data_format 是用于指定输入的input的格式
  • rate 对于使用空洞卷积的膨胀率,rate等于1为普通卷积,rate=n代表卷积核中两两数之间插入了n-1个0
  • activation_fn 用于激活函数的指定,默认的为ReLU函数
  • normalizer_fn 用于指定正则化函数
  • normalizer_params 用于指定正则化函数的参数
  • weights_initializer 用于指定权重的初始化程序
  • weights_regularizer 为权重可选的正则化程序
  • biases_initializer 用于指定biase的初始化程序
  • biases_regularizer biases可选的正则化程序
  • reuse 指定是否共享层或者和变量
  • variable_collections 指定所有变量的集合列表或者字典
  • outputs_collections 指定输出被添加的集合
  • trainable 卷积层的参数是否可被训练
  • scope 共享变量所指的variable_scope

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