conv1 = tf.nn.conv2d(input,filter,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')

这是一个常见的卷积操作，其中strides=【1,1,1,1】表示滑动步长为1，padding=‘SAME’表示填0操作

当我们要设置步长为2时，strides=【1,2,2,1】，很多同学可能不理解了，这四个参数分别代表了什么，查了官方函数说明一样不明不白，今天我来解释一下。

strides在官方定义中是一个一维具有四个元素的张量，其规定前后必须为1，这点大家就别纠结了，所以我们可以改的是中间两个数，中间两个数分别代表了水平滑动和垂直滑动步长值，于是就很好理解了。

在卷积核移动逐渐扫描整体图时候，因为步长的设置问题，可能导致剩下未扫描的空间不足以提供给卷积核的，大小扫描 比如有图大小为5*5,卷积核为2*2,步长为2,卷积核扫描了两次后，剩下一个元素，不够卷积核扫描了，这个时候就在后面补零，补完后满足卷积核的扫描，这种方式就是same。如果说把刚才不足以扫描的元素位置抛弃掉，就是valid方式。

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tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)

除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共五个参数：

 

第一个参数input：指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor，具有[batch, in_height, in_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]，注意这是一个4维的Tensor，要求类型为float32和float64其中之一

第二个参数filter：相当于CNN中的卷积核，它要求是一个Tensor，具有[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]这样的shape，具体含义是[卷积核的高度，卷积核的宽度，图像通道数，卷积核个数]，要求类型与参数input相同，有一个地方需要注意，第三维in_channels，就是参数input的第四维

第三个参数strides：卷积时在图像每一维的步长，这是一个一维的向量，长度4

第四个参数padding：string类型的量，只能是"SAME","VALID"其中之一，这个值决定了不同的卷积方式（后面会介绍）

第五个参数：use_cudnn_on_gpu:bool类型，是否使用cudnn加速，默认为true

结果返回一个Tensor，这个输出，就是我们常说的feature map