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在深度学习中#xff0c;卷积步长#xff08;convolution stride#xff09;是指在卷积操作中滑动卷积核的步幅。卷积操作是神经网络中常用的操作之一#xff0c;用于从输入数据中提取特征。步长决定了卷积核在输入数据上的滑动间隔#xff0c;从而影响输出特征图的…概念
在深度学习中卷积步长convolution stride是指在卷积操作中滑动卷积核的步幅。卷积操作是神经网络中常用的操作之一用于从输入数据中提取特征。步长决定了卷积核在输入数据上的滑动间隔从而影响输出特征图的大小。
卷积步长的值可以是正整数通常为1、2、3等。步长越大卷积核滑动得越快输出特征图的尺寸会减小。步长较大的卷积操作可以用来减少模型的计算复杂度和内存消耗但可能会丢失一些细节信息。
代码实现
import tensorflow as tf# 创建一个输入张量
input_data tf.constant([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12],[13, 14, 15, 16]], dtypetf.float32)# 创建一个卷积核
kernel tf.constant([[1, 0],[0, -1]], dtypetf.float32)# 进行卷积操作设置步长为2
output_data tf.nn.conv2d(input_data[None, :, :, None], kernel[:, :, None, None], strides[1, 2, 2, 1], paddingVALID)print(原始数据)
print(input_data.numpy())
print(卷积核)
print(kernel.numpy())
print(卷积后的数据)
print(output_data.numpy()[0, :, :, 0])
