源码:

#coding=utf-8import tensorflow as tf# case 2
input = tf.Variable(tf.random_normal([1, 256, 256, 3]))op1 = tf.layers.conv2d(inputs=input, filters=164, kernel_size=(7, 7), strides=(2, 2),
padding="same", activation=tf.nn.relu)op2 = tf.layers.conv2d(inputs=input, filters=64, kernel_size=(7, 7), strides=(2, 2),
padding="same", activation=tf.nn.relu)op3 = tf.layers.conv2d(inputs=input, filters=64, kernel_size=(7, 7), strides=(2, 2),
padding="valid", activation=tf.nn.relu)op0 = tf.concat([op1, op2], 3)init = tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
print("case 2")
print('op0:', sess.run(op0).shape)
print('op2:', sess.run(op2).shape)
print('op3', sess.run(op3).shape)
输出:

卷积核大小 :filter*filter,步长:stride,填充:padding,图像大小:h*w

卷积后图像大小 高 height =(h - filter +2*padding)/stride +1

‘same’填充2,向上取整

对op2   height = (256-7+2*2)/2+1 = 127.5 向上取整:128

卷积后维度(1,128,128,64)

‘valid’填充0,向下取整

对op2   height = (256-7)/2+1 = 125.5 向上取整:125

卷积后维度(1,125,125,64)

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