【发布时间】：2019-11-30 12:33:18
【问题描述】：
我对如何计算这个卷积及其输出维度有一些疑问。我熟悉使用 nxm 内核的简单卷积，使用步幅、膨胀或填充，这不是问题，但这个尺寸对我来说似乎很奇怪。由于我使用的模型是众所周知的onnx-mnist，我认为它是正确的。
所以，我的意思是：
- 如果输入的尺寸为 1x1x28x28，那么输出 1x8x28x28 的尺寸如何？
- W 表示内核。怎么可能是 8x1x5x5？据我所知，第一个维度是批量大小，但这里我只是用 1 个输入进行推理。这有意义吗？
- 我正在从头开始实现这个卷积运算符，到目前为止它适用于 1x1x28x28 和 1x1x5x5 的内核，但额外的维度对我来说没有意义。
找到附加的我正在尝试做的卷积，希望不是太onnx具体。
【问题讨论】：
标签： tensorflow machine-learning conv-neural-network onnx