tensorflow中strides 参数设置为 [1, 2, 2, 1]什么意思

在 TensorFlow 中，`strides` 参数是卷积操作中的一个参数。它用于控制卷积核在输入张量上移动的步长。

`strides` 是一个四元素的列表，分别代表在四个方向上的移动步长，即 `[batch, height, width, channels]`，其中：

- `batch` 表示在批次中移动的步长，通常设置为 1。
- `height` 表示在输入张量的高维度上移动的步长。
- `width` 表示在输入张量的宽维度上移动的步长。
- `channels` 表示在输入张量的通道维度上移动的步长。

因此，`strides=[1, 2, 2, 1]` 表示在高和宽的维度上以步长为 2 移动卷积核，同时在批次和通道维度上不移动。这意味着，当进行卷积操作时，每次卷积核会在输入张量的高和宽维度上跳过一个像素，从而减小输出张量的大小。

相关问题

如何设置conv2dtranspose步长为1/2

要将Conv2DTranspose层的步长设置为1/2，可以使用以下代码：

from tensorflow.keras.layers import Conv2DTranspose

model.add(Conv2DTranspose(filters=64, kernel_size=(3,3), strides=(2,2), padding='same'))

在这里，`strides=(2,2)`参数将为Conv2DTranspose层设置步长为1/2。`padding='same'`参数将确保输出图像的大小与输入图像相同。

tensorflow中conv2d函数用法

在 TensorFlow 中，`tf.nn.conv2d()` 函数用于执行二维卷积操作。其使用方式如下：

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

其中，各参数的含义如下：

- `input`: 输入的张量，必须是一个四维张量，形状为 `[batch, in_height, in_width, in_channels]`。
- `filter`: 卷积核，必须是一个四维张量，形状为 `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`。
- `strides`: 步长，必须是一个长度为 4 的列表，格式为 `[batch_stride, height_stride, width_stride, channel_stride]`。
- `padding`: 指定卷积的方式，可选值为 `"SAME"` 或 `"VALID"`。
- `data_format`: 指定输入张量的格式，可选值为 `"NHWC"` 或 `"NCHW"`。
- `dilations`: 指定卷积核中各维度上的扩张步长，默认为 `[1, 1, 1, 1]`。
- `name`: 操作的名称。

下面是一个示例：

import tensorflow as tf

# 输入张量
input = tf.random.normal([1, 28, 28, 3])

# 卷积核
filter = tf.Variable(tf.random.normal([3, 3, 3, 32]))

# 执行卷积操作
output = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding="SAME")

print(output.shape)  # 输出：(1, 28, 28, 32)

在上面的示例中，`input` 张量的形状为 `[1, 28, 28, 3]`，其中 `1` 表示 batch 大小，`28` 表示图片高度，`28` 表示图片宽度，`3` 表示图片通道数。`filter` 张量的形状为 `[3, 3, 3, 32]`，其中 `3` 表示卷积核的高度和宽度，`3` 表示输入的通道数，`32` 表示输出的通道数。`strides` 参数设置为 `[1, 1, 1, 1]`，表示在 batch 和通道维度上的步长为 1，而在高度和宽度维度上的步长也为 1。`padding` 参数设置为 `"SAME"`，表示使用填充操作，使得输出形状与输入形状相同。最后，执行卷积操作，得到输出张量 `output`，其形状为 `[1, 28, 28, 32]`，即一个大小为 `28x28`，通道数为 `32` 的特征图。