方法定义
conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], name=None)
参数说明
- input：
input是一个形状为 [batch, in_height, in_width, in_channels] 的tensor，其中batch为每个batch中数据的数量；in_height, in_width为输入矩阵的高和宽；in_channels是输入通道数量，灰度图该值为1，RGB图为3。
- filter：
filter是一个形状为 [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] 的tensor，filter_height, filter_width是卷积核的高和宽；in_channels是输入通道数量，要与input中的in_channels保持一致；out_channels是输出通道的数量，也是卷积核的数量。
- strides：
strides是滑动窗口的尺寸，形状为 [1, stride, stride, 1]。
- padding:
string类型，值为 'SAME' 和 'VALID', 表示卷积的方式。 其中 'SAME'在卷积时考虑边界，不足时用0填充，'VALID'则不考虑边界。
- use_cudnn_on_gpu：
是否使用cudnn加速，默认为true
