对tensorflow中的strides参数使用详解

让我为您详细讲解“对 TensorFlow 中的 strides 参数使用详解”的攻略。

什么是 Strides?

在 TensorFlow 中，卷积层的操作是通过 strides 参数来控制的。 Strides 表示卷积核每次移动的长度。

在卷积层中，卷积核与输入数据的每个位置相乘后再相加求和，就可以得到卷积值。那么，如何计算卷积核在移动时的步长呢？

Strides 的使用方式

strides 是一个四维数组，它用于控制卷积核在输入数据的四个维度上的移动步长。

在 TensorFlow 中，strides 参数的使用方式如下：

tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, name=None)

其中，strides 是一个形如 [batch, height, width, channels] 的四维数组，分别表示在 batch、height、width 和 channels 方向上的移动步长。

在 TensorFlow 中，这四个值通常是相等的，也就是说，卷积核在每个方向上移动的步长是相等的。

Strides 的示例说明

下面，我将介绍两个示例，来帮助您更好地理解 Strides 的使用。

示例一

假设有一个输入数据形状为 5×5×3，卷积核大小为 3×3×3，移动步长为 2。

input_data = tf.Variable(tf.random_normal([1,5,5,3]))
filter_data = tf.Variable(tf.random_normal([3,3,3,1]))
strides = [1, 2, 2, 1]
conv_res = tf.nn.conv2d(input_data, filter_data, strides, padding='SAME')

在上面的示例中，我们指定了四个方向上的移动步长为 [1, 2, 2, 1]，表示在批次(batch)、高(height)和宽(width)方向上的移动步长为 2，而在通道(channels)方向上的移动步长为 1。

示例二

现在假设有一个输入数据形状为 5×5×1，卷积核大小为 3×3×1，移动步长为 2。

input_data = tf.Variable(tf.random_normal([1,5,5,1]))
filter_data = tf.Variable(tf.random_normal([3,3,1,1]))
strides = [1, 2, 2, 1]
conv_res = tf.nn.conv2d(input_data, filter_data, strides, padding='SAME')

在这个示例中，输入数据的通道数为 1，因此卷积核的大小也仅有一层。我们同样指定在批次(batch)、高(height)和宽(width)方向上的移动步长为 2，而在通道(channels)方向上的移动步长仍为 1。

总结

在 TensorFlow 中，Strides 是一个四维数组，它用于控制卷积核在输入数据的四个维度上的移动步长。 当我们使用卷积层时，需要指定 Strides 的值。在实际应用中，我们通常会将各个方向上的移动步长设置为相等的值。