这篇文章主要讲解了如何实现Tensorflow卷积和手写python代码实现卷积的方法，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

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从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解，对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。本文以通俗易懂的方式讲述卷积，并辅以图片解释，能快速理解卷积的实现原理。最后手写python代码实现卷积过程，让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子！

注意：

本文只针对batch_size=1,padding='SAME'，stride=[1,1,1,1]进行实验和解释，其他如果不是这个参数设置，原理也是一样。

1 Tensorflow卷积实现原理

先看一下卷积实现原理，对于in_c个通道的输入图，如果需要经过卷积后输出out_c个通道图，那么总共需要in_c * out_c个卷积核参与运算。参考下图：

如上图，输入为[h:5,w:5,c:4]，那么对应输出的每个通道，需要4个卷积核。上图中，输出为3个通道,所以总共需要3*4=12个卷积核。对于单个输出通道中的每个点，取值为对应的一组4个不同的卷积核经过卷积计算后的和。

接下来，我们以输入为2个通道宽高分别为5的输入、3*3的卷积核、1个通道宽高分别为5的输出，作为一个例子展开。

2个通道，5*5的输入定义如下：

#输入，shape=[c,h,w]
input_data=[
  [[1,0,1,2,1],
  [0,2,1,0,1],
  [1,1,0,2,0],
  [2,2,1,1,0],
  [2,0,1,2,0]],

  [[2,0,2,1,1],
  [0,1,0,0,2],
  [1,0,0,2,1],
  [1,1,2,1,0],
  [1,0,1,1,1]],
 
  ]

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