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python - tf.nn.conv2D 中的 channel 是什么？

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-04 09:56:56

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我浏览了一些 great explanations关于 tf.nn.conv2D 的不同参数代表什么，但我仍然无法理解 in_channels 和 out_channels 到底代表什么。

有人可以为我澄清一下吗？

最佳答案

假设您有一张尺寸为 64x64 的图片。它由64x64的R-G-B组成，所以输入大小为64x64x3，3是输入 channel 这个案例。现在您想要将此输入与 5x5x3 的 kernel 进行卷积，您将获得 64x64x1 的输出(带填充)。假设您有 100 个这样的内核，并将它们中的每一个与输入进行卷积，您将得到 64x64x100。这里的输出 channel 是 100。

关于python - tf.nn.conv2D 中的 channel 是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45401311/

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