tf.nn.conv2d 你不知道的那些事儿 _那些事儿

休言女子非英物，夜夜龙泉壁上鸣。这篇文章主要讲述tf.nn.conv2d 你不知道的那些事儿相关的知识，希望能为你提供帮助。

在处理图像类的数据集的时候，每张图片通常是用一个向量存储的，那么此时问题就来了：当我们在??reshape??的时候，到底该怎么填写维度呢？举个例子吧！
现有两张RGB三通道的图片，假设第一张的三个通道对应的像素值矩阵如下，第二张将（48~95）同样按此排列。
R=[0123456789101112131415]G=[16171819202122232425262728293031]B=[32333435363738393041424344454647]\\beginaligned R=\\beginbmatrix 0& 1 & 2 & 3\\\\ 4& 5 & 6& 7 \\\\ 8& 9& 10& 11\\\\ 12& 13& 14& 15 \\endbmatrix G=\\beginbmatrix 16& 17 & 18 & 19\\\\20& 21 & 22& 23 \\\\24& 25& 26& 27\\\\28& 29& 30& 31 \\endbmatrix B=\\beginbmatrix 32& 33 & 34 & 35\\\\36& 37 & 38& 39 \\\\30& 41& 42& 43\\\\44& 45& 46& 47 \\endbmatrix \\endaligned R=????0481215913261014371115????G=????16202428172125291822263019232731????B=????32363044333741453438424635394347????
我们保存为如下形式：

x = [[ 0123456789 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47]
[48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71
72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95]]

#每个向量表示一张图片

同时，有一尺寸为??w=[2,2,3,1]??的卷积核（为了计算方便，全设为1），则经过卷积计算后结果中的第一个值应该为：
0?1+1?1+4?1+5?1+74+138=2220*1+1*1+4*1+5*1+74+138=2220?1+1?1+4?1+5?1+74+138=222
当我们用??tf.nn.conv2d???来计算卷积的时候，首先要做的就是将向量表示的图片，还原成矩阵形式来表示，那么??reshape??的方式到底是一下哪种呢？
??1. input = x.reshape(2,4,4,3)??
??2. input = x.reshape(2,3,4,4)??
第一感觉，肯定是第一种；因为在处理MNIST数据集的时候就是这样做的。但事实却是，在本文的情境下这是错的。what? 难道是第二种？此处先卖个关子，让我们用代码来证明第一种是错的。
我们知道图片的维度为??4,4,3???，此处为两张图片，则形状为??[2,4,4,2]???；经过卷积核为??[2,2,3,1]???(无padding，步长为1)卷积后的形状为??[2,3,3,1]??

x = np.arange(0, 96, 1).reshape(2, 48)
y = x.reshape(2, 4, 4, 3)
y = tf.convert_to_tensor(y, dtype=tf.float32)
w = tf.constant(value=https://www.songbingjia.com/android/1, shape=[2, 2, 3, 1], dtype=tf.float32)
conv = tf.nn.conv2d(y, w, padding=VALID, strides=[1, 1, 1, 1])
print(conv)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(conv))

结果：
Tensor("Conv2D:0", shape=(2, 3, 3, 1), dtype=float32)
[[[[ 102.]
[ 138.]
[ 174.]]

[[ 246.]
[ 282.]
[ 318.]]

[[ 390.]
[ 426.]
[ 462.]]]
# 为了排版，省去了第二张图片的结果

可以发现，能进行卷积计算，结果的形状也符合预期，可就是原本为222的地方，现在却变成了102，问题出在哪儿呢？
我们不妨输出两种??reshape??后的结果来看看(仅输出第一张图)：

y = x.reshape(2, 4, 4, 3)
print(y[0])
[[[ 012]
[ 345]
[ 678]
[ 9 10 11]]

[[12 13 14]
[15 16 17]
[18 19 20]
[21 22 23]]

[[24 25 26]
[27 28 29]
[30 31 32]
[33 34 35]]

[[36 37 38]
[39 40 41]
[42 43 44]
[45 46 47]]]

y = x.reshape(2, 3, 4, 4)
print(y[0])

[[[ 0123]
[ 4567]
[ 89 10 11]
[12 13 14 15]]

[[16 17 18 19]
[20 21 22 23]
[24 25 26 27]
[28 29 30 31]]

[[32 33 34 35]
[36 37 38 39]
[40 41 42 43]
[44 45 46 47]]]

发现没有，好像第二种??reshape???方式才对啊，三个矩阵刚好对应三个通道。事实也确是这样，可偏偏??tf.nn.conv???不依你。在??Tenforflow???中，输入??tf.nn.conv???的图片，必须将通道这个维度放在最后，也就是??[4,4,3]???这种形式。这下该肿么办？此时??np.transpose??大喊一声，哪里逃，看我的！
于是正确的写法就该是：
??input = tf.reshape(2,3,4,4).transpose(0,2,3,1)??
注：0,1,2,3分别表示4个维度，此处表示将第2个维度换到最后，即把第三个通道放到最后一个维度。

x = np.arange(0, 96, 1).reshape(2, 48)
y = x.reshape(2, 3, 4, 4).transpose(0, 2, 3, 1)
print(y.shape)
y = tf.convert_to_tensor(y, dtype=tf.float32)
w = tf.constant(value=https://www.songbingjia.com/android/1, shape=[2, 2, 3, 1], dtype=tf.float32)
conv = tf.nn.conv2d(y, w, padding=VALID, strides=[1, 1, 1, 1])
print(conv)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(conv))

结果：

(2, 4, 4, 3)
Tensor("Conv2D:0", shape=(2, 3, 3, 1), dtype=float32)

[[[[222.]
[234.]
[246.]]

[[270.]
[282.]
[294.]]

[[318.]
[330.]
[342.]]]]

以上才是正确的??reshape??姿势！
注：

??tf.reshpe,tf.tranpose???同??np.reshape,np.tranpose?? ；
在处理MNIST数据集（仅有一个颜色通道）的时候用第一种方式??reshape?? 即可；
在处理CIFAR数据集的时候就需要用本文说得方式了；

【tf.nn.conv2d 你不知道的那些事儿】随便多分析一下：

x = np.arange(0, 96, 1).reshape(2, 48)
y = x.reshape(2, 3, 4, 4)
print(y[0])

y = x.reshape(2, 3, 4, 4).transpose(0, 2, 3, 1)
print(y[0])

[[[ 0123]
[ 4567]
[ 89 10 11]
[12 13 14 15]]

[[16 17 18 19]
[20 21 22 23]
[24 25 26 27]
[28 29 30 31]]

[[32 33 34 35]
[36 37 38 39]
[40 41 42 43]
[44 45 46 47]]]
------------------------------------------
[[[ 0 16 32]
[ 1 17 33]
[ 2 18 34]
[ 3 19 35]]

[[ 4 20 36]
[ 5 21 37]
[ 6 22 38]
[ 7 23 39]]

[[ 8 24 40]
[ 9 25 41]
[10 26 42]
[11 27 43]]

[[12 28 44]
[13 29 45]
[14 30 46]
[15 31 47]]]