学习笔记TF013:卷积、跨度、边界填充、卷积核

卷积运算，两个输入张量(输入数据和卷积核)进行卷积，输出代表来自每个输入的信息张量。tf.nn.conv2d完成卷积运算。卷积核(kernel)，权值、滤波器、卷积矩阵或模版，filter。权值训练习得。卷积核(filter参数)权值数量决定需要学习卷积核数量。通道，计算机器视觉，描述输出向量。RGB图像，3个代表秩1张量[red,green,blue]通道。输出与input_batch同秩张量，与卷积核维数相同。两个张量卷积生成特征图(feature map)。特征图为输出添加新层代表张量卷积。访问输入批数据和特征图元素用相同索引，可了解输入与kernel卷积运算值变化。层，输出新维度。

计算机视觉卷积价值，修改卷积核strides(跨度)参数实现输入降维。strides参数使卷积核无需遍历每个输入元素，跳过部分图像像素。kernel在input_batch滑动，跨过部分元素，每次移动以input_batch一个元素为中心。位置重叠值相乘，乘积相加，得卷积结果。逐点相乘，整合两个输入。设置跨度，调整输入张量维数。降维减少运算量，避免重叠感受域。strides参数格式与输入向量相同(image_batch_size_stride、image_height_stride、image_width_stride、image_channels_stride)。

边界填充，卷积核与图像尺寸不匹配，填充图像缺失区域。TensorFlow用0填充。padding参数控制conv2d零填充数或错误状态。SAME:卷积输出输入尺寸相同，不考虑滤波器尺寸，缺失像素填充0，卷积核扫像素数大于图像实际像素数。VALID:考虑滤波器尺寸。尽量不越过图像边界，也可能边界被填充。

data_format修改数据格式。NHWC指定输入输出数据格式，[batch_size(批数据张量数)、in_height(批数据张量高度)、in_width(批数据张量宽度)、in_channels(批数据张量通道数)]。NCHW指定输入输出数据格式，[batch_size、in_channels、in_height、in_width]。

TensorFlow滤波器参数指定输入卷积运算卷积核。滤波器使用特定模式突出图像中感兴趣特征。图像与边缘检测卷积核的卷积输出是所有检测边缘区域。tf.minimum和tf.nn.relu使卷积值保持在RGB颜色值合法范围[0,255]内。卷积核初值随机设定，训练迭代，值由CNN学习层自动调整，训练一迭代，接收图像，与卷积核卷积，预测结果与图像真实标签是否一致，调整卷积核。

import tensorflow as tf
    input_batch = tf.constant([
            [#第1个输入
                [[0.0],[1.0]],
                [[2.0],[3.0]]
            ],
            [#第2个输入
                [[2.0],[4.0]],
                [[6.0],[8.0]]
            ]
        ])
    print input_batch
    kernel = tf.constant([
            [
                [[1.0, 2.0]]
            ]
        ])
    print kernel
    conv2d = tf.nn.conv2d(input_batch, kernel, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')#conv2d卷积运算
    print conv2d
    sess = tf.Session()
    print sess.run(conv2d)
    lower_right_image_pixel = sess.run(input_batch)[0][1][1]
    lower_right_kernel_pixel = sess.run(conv2d)[0][1][1]
    print lower_right_image_pixel, lower_right_kernel_pixel
    input_batch2 = tf.constant([
            [#第1个输入(6x6x1)
                [[0.0],[1.0],[2.0],[3.0],[4.0],[5.0]],
                [[0.1],[1.1],[2.1],[3.1],[4.1],[5.1]],
                [[0.2],[1.2],[2.2],[3.2],[4.2],[5.2]],
                [[0.3],[1.3],[2.3],[3.3],[4.3],[5.3]],
                [[0.4],[1.4],[2.4],[3.4],[4.4],[5.4]],
                [[0.5],[1.5],[2.5],[3.5],[4.5],[5.5]]
            ]
        ])
    print input_batch2
    kernel2 = tf.constant([#卷积核(3x3x1)
            [[[0.0]], [[0.5]], [[0.0]]],
            [[[0.0]], [[1.0]], [[0.0]]],
            [[[0.0]], [[0.5]], [[0.0]]]
        ])
    print kernel2
    conv2d2 = tf.nn.conv2d(input_batch2, kernel2, strides=[1, 3, 3, 1], padding='SAME')
    print conv2d2
    print sess.run(conv2d2)
    lower_right_image_pixel2 = sess.run(input_batch2)[0][1][1]
    lower_right_kernel_pixel2 = sess.run(conv2d2)[0][1][1]
    print lower_right_image_pixel2, lower_right_kernel_pixel2
    input_batch3 = tf.constant([
            [#第1个输入(6x6x1)
                [[0.0,1.0,2.0],[1.0,2.0,3.0]],
                [[0.1,1.1,2.1],[1.1,2.1,3.1]],
                [[0.2,1.2,2.2],[1.2,2.2,3.2]],
                [[0.3,1.3,2.3],[1.3,2.3,3.3]],
                [[0.4,1.4,2.4],[1.4,2.4,3.4]],
                [[0.5,1.5,2.5],[1.5,2.5,3.5]]
            ]
        ])
    print input_batch3
    kernel3 = tf.constant([
            [
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]],
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]],
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]]
            ],
            [
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]],
                [[8., 0., 0.],[0., 8., 0.],[0., 0., 8.]],
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]]
            ],
            [
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]],
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]],
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]]
            ]
        ])
    print kernel3
    conv2d3 = tf.nn.conv2d(input_batch3, kernel3, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    print conv2d3
    activation_map3 = sess.run(tf.minimum(tf.nn.relu(conv2d3), 255))
    print activation_map3
    lower_right_image_pixel3 = sess.run(input_batch3)[0][1][1]
    lower_right_kernel_pixel3 = sess.run(conv2d3)[0][1][1]
    print lower_right_image_pixel3, lower_right_kernel_pixel3
    kernel4 = tf.constant([
            [
                [[0., 0., 0.],[0., 0., 0.],[0., 0., 0.]],
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]],
                [[0., 0., 0.],[0., 0., 0.],[0., 0., 0.]]
            ],
            [
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]],
                [[5., 0., 0.],[0., 5., 0.],[0., 0., 5.]],
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]]
            ],
            [
                [[0., 0., 0.],[0., 0., 0.],[0., 0., 0.]],
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]],
                [[0., 0., 0.],[0., 0., 0.],[0., 0., 0.]]
            ]
        ])
    print kernel4
    conv2d4 = tf.nn.conv2d(input_batch3, kernel4, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    print conv2d4
    activation_map4 = sess.run(tf.minimum(tf.nn.relu(conv2d4), 255))
    print activation_map4
    lower_right_image_pixel4 = sess.run(input_batch3)[0][1][1]
    lower_right_kernel_pixel4 = sess.run(conv2d4)[0][1][1]
    print lower_right_image_pixel4, lower_right_kernel_pixel4

参考资料：《面向机器智能的TensorFlow实践》

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