tf.nn.conv2d在tensorflow中做什么？
tf.nn.conv2d在tensorflow中做什么？
提问于 2016-01-06 02:51:57
我在看tensorflow关于tf.nn.conv2d here的文档。但我不明白它是做什么的，也不明白它试图实现什么。文件上写着，
#1 :将过滤器展平为具有形状的2-D矩阵
[filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]。
那么这是做什么呢？这是基于元素的乘法，还是仅仅是纯矩阵乘法？我也不能理解文档中提到的另外两点。我把它们写在下面：
2:从输入张量中提取图像块以形成形状的虚拟张量
[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels].3:对于每个块，右乘滤波器矩阵和图像块向量。
如果任何人能给出一个例子，一段代码(非常有帮助)，并解释那里发生了什么以及为什么操作是这样的，这将是非常有帮助的。
我试着编写了一小部分代码，并打印出了操作的形状。不过，我还是不明白。
我尝试了这样的东西：
op = tf.shape(tf.nn.conv2d(tf.random_normal([1,10,10,10]),
tf.random_normal([2,10,10,10]),
strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME'))
with tf.Session() as sess:
result = sess.run(op)
print(result)我了解一些零碎的卷积神经网络。我研究了一下here。但tensorflow上的实现并不是我所期望的。因此，它提出了一个问题。
编辑：所以，我实现了一个简单得多的代码。但我搞不懂到底发生了什么。我的意思是结果是这样的。如果有人能告诉我是什么过程产生了这个输出，那将是非常有帮助的。
input = tf.Variable(tf.random_normal([1,2,2,1]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([1,1,1,1]))
op = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
init = tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
print("input")
print(input.eval())
print("filter")
print(filter.eval())
print("result")
result = sess.run(op)
print(result)输出
input
[[[[ 1.60314465]
[-0.55022103]]
[[ 0.00595062]
[-0.69889867]]]]
filter
[[[[-0.59594476]]]]
result
[[[[-0.95538563]
[ 0.32790133]]
[[-0.00354624]
[ 0.41650501]]]]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/34619177
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
