Tensorflow tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积的

实验环境：tensorflow版本1.2.0，python2.7

介绍

depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积:

Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding,rate=None,name=None,data_format=None)

除去name参数用以指定该操作的name，data_format指定数据格式，与方法有关的一共五个参数：

input：
指需要做卷积的输入图像，要求是一个4维Tensor，具有[batch, height, width, in_channels]这样的shape，具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数]

filter：
相当于CNN中的卷积核，要求是一个4维Tensor，具有[filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier]这样的shape，具体含义是[卷积核的高度，卷积核的宽度，输入通道数，输出卷积乘子]，同理这里第三维in_channels，就是参数value的第四维

strides：
卷积的滑动步长。

padding：
string类型的量，只能是”SAME”,”VALID”其中之一，这个值决定了不同边缘填充方式。

rate：
这个参数的详细解释见【Tensorflow】tf.nn.atrous_conv2d如何实现空洞卷积？

结果返回一个Tensor，shape为[batch, out_height, out_width, in_channels * channel_multiplier]，注意这里输出通道变成了in_channels * channel_multiplier

实验

为了形象的展示depthwise_conv2d，我们必须要建立自定义的输入图像和卷积核

img1 = tf.constant(value=[[[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]]]],dtype=tf.float32)
img2 = tf.constant(value=[[[[1],[1],[1],[1]],[[1],[1],[1],[1]],[[1],[1],[1],[1]],[[1],[1],[1],[1]]]],dtype=tf.float32)
img = tf.concat(values=[img1,img2],axis=3)

filter1 = tf.constant(value=0, shape=[3,3,1,1],dtype=tf.float32)
filter2 = tf.constant(value=1, shape=[3,3,1,1],dtype=tf.float32)
filter3 = tf.constant(value=2, shape=[3,3,1,1],dtype=tf.float32)
filter4 = tf.constant(value=3, shape=[3,3,1,1],dtype=tf.float32)
filter_out1 = tf.concat(values=[filter1,filter2],axis=2)
filter_out2 = tf.concat(values=[filter3,filter4],axis=2)
filter = tf.concat(values=[filter_out1,filter_out2],axis=3)

建立好了img和filter，就可以做卷积了

out_img = tf.nn.conv2d(input=img, filter=filter, strides=[1,1,1,1], padding='VALID')

来源：https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/78003476