tf.nn.conv2d理解(带通道的卷积图片输出案例)
三篇参考：
1.https://blog.csdn.net/goodshot/article/details/79655915 TF-卷积函数 tf.nn.conv2d 介绍
2.https://blog.csdn.net/goodshot/article/details/79677758 tf.nn.conv2d理解(带通道的卷积图片输出案例)
3.https://blog.csdn.net/goodshot/article/details/79653742 tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的？
文档解释
tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None)- 1
给定一个input的张量[batch, in_height, in_width, in_channels]和一个过滤器 / 内核张量 [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]后，执行以下操作：
- 展平filter为一个形状为
[filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]的二维矩阵。 - 从input中按照filter大小提取图片子集形成一个大小为
[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels]的虚拟张量。 - 循环每个图片子集，右乘filter矩阵。
举例
输入是[1,3,3,1]，代表1个图像，大小2x2，1个通道
filter是[2,2,1,1]，代表filter的大小是2x2，输入通道通道是1，与图片通道相同，输入通道也是1。
步长是1，padding是VALID
这种情况下，输出是1x2x2x1，其中2=（3-2）/1+1，即(图片大小-filter大小)/步长+1。
代码
input = tf.constant([[[[1],
[2],
[ 3]],
[[4],
[5],
[6 ]],
[[ 7],
[8],
[9]]]],dtype=tf.float32)
filter = tf.constant([[[[1]],
[[2]]],
[[[ 3]],
[[4]]]],dtype=tf.float32)
op = tf.nn.conv2d（input，filter，strides = [1,1,1,1]，padding ='VALID'）
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
result = sess.run(op)
print(result)
结果是
[[[[ 37.]
[ 47.]]
[[ 67.]
[ 77.]]]]当padding=SAME时，输入与输出形状相同，如下面代码所示，输出形状输出是1x3x3x1。
input = tf.constant([[[[1],
[2],
[ 3]],
[[4],
[5],
[6 ]],
[[ 7],
[8],
[9]]]],dtype=tf.float32)
filter = tf.constant([[[[1]],
[[2]]],
[[[ 3]],
[[4]]]],dtype=tf.float32)
op = tf.nn.conv2d（input，filter，strides = [1,1,1,1]，padding ='SAME'）
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
result = sess.run(op)
print(result)
结果是
[[[[ 37.]
[ 47.]
[ 21.]]
[[ 67.]
[ 77.]
[ 33.]]
[[ 23.]
[ 26.]
[ 9.]]]]填充方式如图所示： 
如果是2x2的图像，过滤器是3x3，padding=SAME,填充方式如图： 
对于多通道来说，输入是[1x3x3x2]是3x3图像有2个通道，过滤器是[2x2x2x1]，步长是1，padding=VALID，输出是[1x2x2x1],如图：
