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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