TensorF中卷积的自定义填充

Question

在tensorflow函数tf.nn.conv2d中，padding选项只有'SAME'和'VALID'。

但是在Caffe的conv层中，有pad option可以定义要（隐式地）添加到输入的每一侧的像素数。

如何在Tensorflow中实现这一点？

非常感谢。

Answer 1

在应用tf.nn.conv2d(..., padding="VALID")（有效的填充意味着没有填充）之前，可以使用tf.pad()（请参见doc）填充张量。

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例如，如果要用2像素高、1像素宽填充图像，然后用5x5内核应用卷积：

input = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 3])
padded_input = tf.pad(input, [[0, 0], [2, 2], [1, 1], [0, 0]], "CONSTANT")

filter = tf.placeholder(tf.float32, [5, 5, 3, 16])
output = tf.nn.conv2d(padded_input, filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding="VALID")

output将具有形状[None, 28, 26, 16]，因为您只有宽度为1的填充。