如何让 tensorflow 在具有 1 x 2 内核的 2 x 2 矩阵上进行卷积？

debugcn 发表于 Dev

莫纳

我有以下矩阵：

$\begin{bmatrix} 0 & 1\\ 2 & 3 \end{bmatrix}$

和以下内核：

$\begin{bmatrix} 1 & 2 \end{bmatrix}$

如果我在没有填充的情况下进行卷积并滑动 1 行，我应该得到以下答案：

$\begin{bmatrix} 2 \\ 8 \end{bmatrix}$

因为：

$2 = (0\times1) + (1\times 2)$

$8 = (2\times 1) + (3 \times 2)$

基于的文档tf.nn.conv2d，我认为这段代码表达了我刚才描述的内容：

import tensorflow as tf

input_batch = tf.constant([
    [
        [[.0], [1.0]],
        [[2.], [3.]]
    ]
])

kernel = tf.constant([
    [
        [[1.0, 2.0]]
    ]
])

conv2d = tf.nn.conv2d(input_batch, kernel, strides=[1, 1, 1, 1], padding='VALID')
sess = tf.Session()

print(sess.run(conv2d))

但它产生这样的输出：

[[[[ 0.  0.]
   [ 1.  2.]]

  [[ 2.  4.]
   [ 3.  6.]]]]

我不知道它是如何计算的。我已经尝试为 strides padding 参数尝试不同的值，但仍然无法产生我预期的结果。

萨尔瓦多·达利

您没有正确阅读我在链接的教程中的解释。在对no-padding, strides=1您进行直接修改后，您将获得以下代码。

import tensorflow as tf
k = tf.constant([
    [1, 2],
], dtype=tf.float32, name='k')
i = tf.constant([
    [0, 1],
    [2, 3],
], dtype=tf.float32, name='i')
kernel = tf.reshape(k, [1, 2, 1, 1], name='kernel')
image  = tf.reshape(i, [1, 2, 2, 1], name='image')

res = tf.squeeze(tf.nn.conv2d(image, kernel, [1, 1, 1, 1], "VALID"))
# VALID means no padding
with tf.Session() as sess:
   print sess.run(res)

这为您提供了预期的结果：[2., 8.]. 在这里，由于挤压运算符，我得到了一个向量而不是列。

我在您的代码中看到的一个问题（可能还有其他问题）是您的内核的形状为(1, 1, 1, 2)，但它假定为(1, 2, 1, 1).

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