<p>实验环境：tensorflow版本1.2.0，python2.7</p>
<p><strong>介绍</strong></p>
<p>惯例先展示函数：</p>
<p>tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)</p>
<p>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：</p>
<p><strong>input：</strong></p>
<p>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</p>
<p><strong>filter：</strong></p>
<p>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</p>
<p><strong>strides：</strong>卷积时在图像每一维的步长，这是一个一维的向量，长度4</p>
<p><strong>padding：</strong></p>
<p>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（后面会介绍）</p>
<p><strong>use_cudnn_on_gpu： </strong></p>
<p>bool类型，是否使用cudnn加速，默认为true</p>
<p>结果返回一个Tensor，这个输出，就是我们常说的feature map</p>
<p><strong>实验</strong></p>
<p>那么TensorFlow的卷积具体是怎样实现的呢，用一些例子去解释它：</p>
<p>1.考虑一种最简单的情况，现在有一张3×3单通道的图像（对应的shape：[1，3，3，1]），用一个1×1的卷积核（对应的shape：[1，1，1，1]）去做卷积，最后会得到一张3×3的feature map</p>
<p>2.增加图片的通道数，使用一张3×3五通道的图像（对应的shape：[1，3，3，5]），用一个1×1的卷积核（对应的shape：[1，1，1，1]）去做卷积，仍然是一张3×3的feature map，这就相当于每一个像素点，卷积核都与该像素点的每一个通道做点积</p>
<div class="blockcode">
<pre class="brush:py;">
input = tf.Variable(tf.random_normal([1,3,3,5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([1,1,5,1]))
op = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='VALID')
</pre>
</div>
<p>3.把卷积核扩大，现在用3×3的卷积核做卷积，最后的输出是一个值，相当于情况2的feature map所有像素点的值求和</p>
<div class="blockcode">
<pre class="brush:py;">
input = tf.Variable(tf.random_normal([1,3,3,5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([3,3,5,1]))
op = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='VALID')
</pre>
</div>
<p>4.使用更大的图片将情况2的图片扩大到5×5，仍然是3×3的卷积核，令步长为1，输出3×3的feature map</p>
<div class="blockcode">
<pre class="brush:py;">
.....
.xxx.
.xxx.
.xxx.
.....</pre>
</div>
<p>5.上面我们一直令参数padding的值为‘VALID'，当其为‘SAME'时，表示卷积核可以停留在图像边缘，如下，输出5×5的feature map</p>
<div class="blockcode">
<pre class="brush:py;">
input = tf.Variable(tf.random_normal([1,5,5,5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([3,3,5,1]))
op = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')</pre>
</div>
<div class="blockcode">
<pre class="brush:py;">
xxxxx
xxxxx
xxxxx
xxxxx
xxxxx</pre>
</div>
<p>6.如果卷积核有多个</p>
<div class="blockcode">
<pre class="brush:py;">
input = tf.Variable(tf.random_normal([1,5,5,5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([3,3,5,7]))
op = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
</pre>
</div>
<p>此时输出7张5×5的feature map</p>
<p>7.步长不为1的情况，文档里说了对于图片，因为只有两维，通常strides取[1，stride，stride，1]</p>
<div class="blockcode">
<pre class="brush:py;">
input = tf.Variable(tf.random_normal([1,5,5,5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([3,3,5,7]))
op = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
</pre>
</div>
<p>此时，输出7张3×3的feature map</p>
<div class="blockcode">
<pre class="brush:py;">
x.x.x
.....
x.x.x
.....
x.x.x</pre>
</div>
<p>8.如果batch值不为1，同时输入10张图</p>
<div class="blockcode">
<pre class="brush:py;">
input = tf.Variable(tf.random_normal([10,5,5,5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([3,3,5,7]))
op = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
</pre>
</div>
<p>每张图，都有7张3×3的feature map，输出的shape就是[10，3，3，7]</p>
<p><strong>代码清单</strong></p>
<p>最后，把程序总结一下：</p>
<div class="blockcode">
<pre class="brush:py;">
import tensorflow as tf
#case 2
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
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
input = tf.Variable(tf.random_normal([1,5,5,5]))
filter = t |
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