TensorFlow 相关函数理解
tf.nn.conv2d
conv2d(
input,
filter,
strides,
padding,
use_cudnn_on_gpu=True,
data_format='NHWC',
name=None
)
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| input | 是 | tensor | 是一个 4 维的 tensor，即 [ batch, in_height, in_width, in_channels ]（若 input 是图像，[ 训练时一个 batch 的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数 ]） |
| filter | 是 | tensor | 是一个 4 维的 tensor，即 [ filter_height, filter_width, in_channels, out_channels ]（若 input 是图像，[ 卷积核的高度，卷积核的宽度，图像通道数，卷积核个数 ]）,filter 的 in_channels 必须和 input 的 in_channels 相等 |
| strides | 是 | 列表 | 长度为 4 的 list，卷积时候在 input 上每一维的步长，一般 strides[0] = strides[3] = 1 |
| padding | 是 | string | 只能为 " VALID "，" SAME " 中之一，这个值决定了不同的卷积方式。VALID 丢弃方式；SAME：补全方式 |
| use_cudnn_on_gpu | 否 | bool | 是否使用 cudnn 加速，默认为 true |
| data_format | 否 | string | 只能是 " NHWC ", " NCHW "，默认 " NHWC " |
| name | 否 | string | 运算名称 |
tf.nn.relu(features, name = None)
解释：这个函数的作用是计算激活函数relu，即max(features, 0)
a = tf.constant([1,-2,0,4,-5,6])
b = tf.nn.relu(a)
with tf.Session() as sess:
print (sess.run(b))
----输出是
[1 0 0 4 0 6]
tf.nn.max_pool使用介绍：https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/75333040