1024*1024的图像，做5层卷积，weight_variable参数应该怎么设定

假设每层卷积使用的卷积核大小为3x3，卷积核的数量为64，步长为1，padding为SAME，则每层卷积的输出大小为1024x1024x64。因此，第一层卷积的weight_variable参数应该设定为（3，3，1，64），其中前两个维度表示卷积核大小，第三个维度表示输入通道数，即1，最后一个维度表示输出通道数，即64。后续的四层卷积的weight_variable参数可以设置为（3，3，64，64），表示输入通道数为64，输出通道数为64。

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1024*1024的3通道图像，做5层卷积，weight_variable参数应该怎么设定

假设每一层卷积的kernel size为3x3，stride为1，padding为same，则每一层卷积后的图像大小为:

1. 1024x1024x64
2. 1024x1024x64
3. 1024x1024x128
4. 1024x1024x128
5. 1024x1024x256

因此，每一层卷积的weight_variable应该设定为:

1. 3x3x3x64
2. 3x3x64x64
3. 3x3x64x128
4. 3x3x128x128
5. 3x3x128x256

其中，第一维是kernel size，第二维是输入通道数，第三维是输出通道数。可以根据具体的模型需要调整每一层的输出通道数和其他超参数。

1024*1024的3通道图像，共有12张图像，做5层卷积，weight_variable参数应该怎么设定

根据卷积神经网络的原理，weight_variable这个参数应该是由卷积核的大小、输入通道数和输出通道数来决定的。假设我们使用的卷积核大小为3x3，输入通道数为3，输出通道数为64，则weight_variable的维度应该为[3, 3, 3, 64]，即卷积核大小为3x3，输入通道数为3，输出通道数为64。对于5层卷积，可以根据具体的网络结构和需求来设定weight_variable的参数。