A. Tensorflow初学笔记——tf.nn.conv2d()的工作方法
tf.nn.conv2d的工作方法是执行二维卷积操作，用于构建卷积神经网络。以下是其工作方法的详细解释：
1. 输入与卷积核： input：输入图片，其形状为[batch, 长, 宽, 通道数]。例如，一个彩色RGB图像的通道数为3。 filter：卷积核，其形状为[长, 宽, 输入通道数, 输出通道数]。卷积核用于在输入图片上滑动并进行计算，以提取特征。
2. 卷积操作： 卷积核像一个滑动的窗口，在输入图片上逐行逐列地移动。 在每个位置，卷积核与输入图片对应区域的像素值进行点积运算，生成新的值。 这些新的值形成输出矩阵的对应点，从而生成输出特征图。
3. 参数控制： strides：定义了卷积核在输入图片上的移动步长。较大的步长会导致输出特征图的尺寸减小。 padding：控制了边缘处理方式。常用的有两种模式：”valid”和”same”。
4. 输出形状： 输出特征图的形状取决于输入图片的形状、卷积核的形状、步长和填充方式。 例如，对于输入数据[100, 80, 100, 4]、卷积核[8, 8, 4, 32]、步长[1, 4, 4, 1]和valid模式，输出形状将是[100, 19, 24, 32]。
5. 矩阵乘法实现： 在实际操作中，函数将input数据扩展到[batch, out_length, out_width, filter_length×filter_width×channel_in]的形状。 卷积核也相应变形为[filter_length×filter_width×channel_in, channel_out]的形状。 然后进行矩阵乘法运算，最终得到[batch, out_length, out_width, channel_out]形状的输出。
6. 后续操作： 得到的输出特征图将作为后续神经网络层的输入，继续进行处理和学习。
通过以上步骤，tf.nn.conv2d函数实现了卷积操作，为构建卷积神经网络提供了核心功能。