如何使用tf.nn.2d做向量时间矩阵？

Question

我想用tf.nn.conv2d()来做完全连接层。然而，我的结果并不完全正确。我不知道这是否是一个填充问题

a = tf.constant([1.0,2.0],shape=[1,1,2,1])
b = tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0],shape=[2,2,1,1])

c = tf.nn.conv2d(a,b,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(c)
    mat_b = sess.run(b)
    print(mat_b)
    print(result)

a = np.array([1.0,2.0])
b = np.array([[1.0,3.0],[2.0,4.0]])
c = np.matmul(a,b)
print(c)

我期望我的结果是[5,11]，然而，我的实际结果是[5,2]。在我的体重右角值不起作用

有没有办法用conv2d来做完全连接层