空洞自卷积tensorflow

空洞自卷积（dilated convolution）是一种卷积神经网络中的操作，可以增加卷积层的感受野大小，同时保持输出的分辨率不变。在tensorflow中，可以使用tf.nn.convolution函数实现空洞自卷积。

具体实现方法如下：

import tensorflow as tf

# 输入数据
input_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 32])

# 空洞自卷积
dilation_rate = 2
output_data = tf.nn.convolution(input_data, filters=tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 32, 64])),
                                dilation_rate=[dilation_rate, dilation_rate], padding='SAME')

# 输出数据
print(output_data.shape)

在上述代码中，输入数据的形状为[None, 28, 28, 32]，表示输入数据的batch大小为任意值，输入数据的空间尺寸为28x28，输入数据的通道数为32。空洞自卷积的参数设置为卷积核大小为3x3，输入通道数为32，输出通道数为64，空洞率为2。输出数据的形状与输入数据的形状相同，都为[None, 28, 28, 64]。