Pre-trained models and datasets built by Google and the community
In OP's link these padding methods are called 'half padding' and 'no padding' respectively. 根据官方API文档说明，tf.layer.con2d的input和padding与tf.nn.conv2d一样。 但也有其它差别： 在这里filter为一个整数，该整数的数量为卷积数量 >>>整数，表示输出空间的维数（即卷积过滤器的数量）。 kernel_size,可以是一个整数，或list或tuple类型的两个整数。 where conv_in is the input size and k is the kernel size. When calling . tf.nn.conv2d_transpose(value, filter, … # Convolution Layer with 32 filters and a kernel size of 5 conv1 = tf.layers.conv2d(x, 32, 5, activation=tf.nn.relu) # Max Pooling (down-sampling) with strides of 2 and kernel size of 2 conv1 = tf.layers.max_pooling2d(conv1, 2, 2) Using tf.nn* in a code: ( Notice we need to pass weights and biases additionally as parameters ) 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) And will be equivalent to the one we calculated by hand.
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