【发布时间】:2016-09-21 20:22:01
【问题描述】:
如何有效地实现 1x1 卷积,它在 Tensorflow 中沿空间维度具有单独的过滤器?有一个 tf.nn.depthwise_conv2d 与我的问题类似,但它在 depth(即第 3 维)上有单独的过滤器。
在最简单的情况下 out_channels = 1 这个卷积可以写成:
def spatial_conv(input, filter):
return tf.reduce_sum(tf.mul(input, filter), [3], keep_dims=True)
input.dim=[batch_size, input_width, input_height, channels]
和 filter.dim=[input_width, input_height, channels]
。我想通过连接来自相同输入和不同(但形状相同)过滤器的输出来概括这种卷积。
【问题讨论】:
标签: tensorflow