A. Tensorflow初學筆記——tf.nn.conv2d()的工作方法
tf.nn.conv2d的工作方法是執行二維卷積操作，用於構建卷積神經網路。以下是其工作方法的詳細解釋：
1. 輸入與卷積核： input：輸入圖片，其形狀為[batch, 長, 寬, 通道數]。例如，一個彩色RGB圖像的通道數為3。 filter：卷積核，其形狀為[長, 寬, 輸入通道數, 輸出通道數]。卷積核用於在輸入圖片上滑動並進行計算，以提取特徵。
2. 卷積操作： 卷積核像一個滑動的窗口，在輸入圖片上逐行逐列地移動。 在每個位置，卷積核與輸入圖片對應區域的像素值進行點積運算，生成新的值。 這些新的值形成輸出矩陣的對應點，從而生成輸出特徵圖。
3. 參數控制： strides：定義了卷積核在輸入圖片上的移動步長。較大的步長會導致輸出特徵圖的尺寸減小。 padding：控制了邊緣處理方式。常用的有兩種模式：”valid”和”same”。
4. 輸出形狀： 輸出特徵圖的形狀取決於輸入圖片的形狀、卷積核的形狀、步長和填充方式。 例如，對於輸入數據[100, 80, 100, 4]、卷積核[8, 8, 4, 32]、步長[1, 4, 4, 1]和valid模式，輸出形狀將是[100, 19, 24, 32]。
5. 矩陣乘法實現： 在實際操作中，函數將input數據擴展到[batch, out_length, out_width, filter_length×filter_width×channel_in]的形狀。 卷積核也相應變形為[filter_length×filter_width×channel_in, channel_out]的形狀。 然後進行矩陣乘法運算，最終得到[batch, out_length, out_width, channel_out]形狀的輸出。
6. 後續操作： 得到的輸出特徵圖將作為後續神經網路層的輸入，繼續進行處理和學習。
通過以上步驟，tf.nn.conv2d函數實現了卷積操作，為構建卷積神經網路提供了核心功能。