卷积核，步福，填充，多通道卷积，激活函数，卷积函数。 主要函数使用： 1.conv2d函数 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None)
对一个四维的输入数据和四维的卷积核进行操作，然后对输入数据进行一个二维的卷积操作，最后得到卷积之后的结果。 主要参数说明： ·input：需要做卷积的输入图像数据，是一个张量，要求具有[batch，in_height，in_width，in_channels]的shape，数据类型必须是float32或者float64。batch表示运算时一个batch的张量数量，in_height和in_width为图像高度和宽度，in_channels标识图像通道数。 ·filter：过滤器，也称卷积核(kernel)，是一个张量，要求具有[filter_height，filter_width，in_channels，out_channels]的shape，数据类型必须是与input输入的数据类型相同。 ·strides：一个长度是4的一维整数类型数组[image_batch_size_stride，image_height_stride，image_width_stride，image_channels_stride]，每一维度对应的是input中每一维的对应移动步数。 ·padding：定义当过滤器落在边界外时，如何做边界填充，值为字符串，取值为SAME或者VALID；SAME表示卷积核可以从图像的边缘开始处理。 ·use_cudnn_on_gpu：一个可选布尔值，默认情况下是True。 ·name：为操作取一个名字，结果返回一个Tensor，这个输出就是feature map。 2.tf.layers.conv2d tf.layers.conv2d(inputs,filters,kernel_size,strides=(1, 1),padding=‘valid’, data_format=‘channels_last’,dilation_rate=(1, 1),activation=None,use_bias=True, kernel_initializer=None,bias_initializer=tf.zeros_initializer(),kernel_regularizer=None,bias_regularizer=None,activity_regularizer=None,kernel_constraint=None,bias_constraint=None,trainable=True,name=None,reuse=None)
layers模块是TensorFlow1.5之后用于深度学习的更高层次封装的API，利用它我们可以轻松地构建模型。主要参数说明： ·inputs：必需，即需要进行操作的输入数据。 ·filters：必需，是一个数字，代表了输出通道的个数，即output_channels。 ·kernel_size：必需，卷积核大小，必须是一个数字(高和宽都是此数字)或者长度为2的列表(分别代表高、宽)。 ·strides：可选，默认为(1，1)，卷积步长，必须是一个数字(高和宽都是此数字)或者长度为2的列表(分别代表高、宽)。 ·padding：可选，默认为valid，padding的模式有valid和same两种，大小写不区分。 ·activation：可选，默认为None，如果为None则是线性激活。 ·activity_regularizer：可选，默认为None，施加在输出上的正则项。 ·name：可选，默认为None，卷积层的名称。 ·reuse：可选，默认为None，布尔类型，如果为True，那么name相同时，会重复利用。 ·返回值：卷积后的Tensor。
在TensorFlow中，最大池化使用tf.nn.max_pool，平均池化使用tf.nn.avg_pool。实际应用中，最大池化比其他池化方法更常用。它们的具体格式如下：
tf.nn.avg_pool(value, ksize, strides, padding, data_format='NHWC', name=None)·value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是feature map，依然是[batch，height，width，channels]这样的shape。 ·ksize：池化窗口的大小，取一个四维向量，一般是[1，height，width，1]，因为不想在batch和channels上做池化，所以这两个维度设为了1。 ·strides：和卷积类似，窗口在每一个维度上滑动的步长，一般也是[1，stride，stride，1]。 ·padding：和卷积类似，可以取VALID或者’SAME’。 ·data_format：有两个选项，NHWC(默认)和NCHW。指明输入数据和输出数据的格式，对于NHWC，数据存储的格式为[batch，in_height，in_width，in_channels]；对于NCHW，数据存储顺序为[batch，in_channels，in_height，in_width]。 ·name：为操作取一个名字。结果返回一个Tensor类型不变，shape仍然是[batch，height，width，channels]这种形式。
在卷积神经网络ImageNet中采用另一种归一化方法，这种方法用TensorFlow来表示就是：tf.nn.local_response_normalization。ImageNet卷积神经网络利用该层对来自tf.nn.relu的输出进行归一化，因激活函数ReLU是无界函数，对其输出进行归一化有利于更有效识别那些高频特征。
