conv2d

    该OP是二维卷积层（convolution2D layer），根据输入、滤波器、步长（stride）、填充（padding）、膨胀比例（dilations）一组参数计算输出特征层大小。输入和输出是NCHW或NHWC格式，其中N是批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度。滤波器是MCHW格式，M是输出图像通道数，C是输入图像通道数，H是滤波器高度，W是滤波器宽度。如果组数(groups)大于1，C等于输入图像通道数除以组数的结果。详情请参考UFLDL’s : 。如果bias_attr不为False，卷积计算会添加偏置项。如果指定了激活函数类型，相应的激活函数会作用在最终结果上。

    对每个输入X，有等式：

    其中：

    • conv2d - 图1

      ：输入值，NCHW或NHWC格式的4-D Tensor

    • ：滤波器值，MCHW格式的4-D Tensor

    • conv2d - 图2

      ：卷积操作

    • ：偏置值，2-D Tensor，形状为 [M,1]

    • conv2d - 图3

      ：激活函数

    • ：输出值，NCHW或NHWC格式的4-D Tensor， 和 X 的形状可能不同

    示例

    • 输入：

      输入形状：

      conv2d - 图4

    • 输出：

      输出形状：

      conv2d - 图5

    其中

    如果 padding = “SAME”:

    conv2d - 图6

    如果 padding = “VALID”:

    conv2d - 图7

    参数：

    • input (Tensor) - 形状为

      或

      conv2d - 图8

      的4-D Tensor，N是批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度，数据类型为float16, float32或float64。

    • filter_size (int|list|tuple) - 滤波器大小。如果它是一个列表或元组，则必须包含两个整数值：（filter_size_height，filter_size_width）。若为一个整数，filter_size_height = filter_size_width = filter_size。

    • stride (int|list|tuple，可选) - 步长大小。滤波器和输入进行卷积计算时滑动的步长。如果它是一个列表或元组，则必须包含两个整型数：（stride_height,stride_width）。若为一个整数，stride_height = stride_width = stride。默认值：1。

    • dilation (int|list|tuple，可选) - 膨胀比例大小。空洞卷积时会使用该参数，滤波器对输入进行卷积时，感受野里每相邻两个特征点之间的空洞信息。如果膨胀比例为列表或元组，则必须包含两个整型数：（dilation_height,dilation_width）。若为一个整数，dilation_height = dilation_width = dilation。默认值：1。

    • groups (int，可选) - 二维卷积层的组数。根据Alex Krizhevsky的深度卷积神经网络（CNN）论文中的成组卷积：当group=n，输入和滤波器分别根据通道数量平均分为n组，第一组滤波器和第一组输入进行卷积计算，第二组滤波器和第二组输入进行卷积计算，……，第n组滤波器和第n组输入进行卷积计算。默认值：1。

    • param_attr (ParamAttr，可选) - 指定权重参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 ParamAttr 。

    • bias_attr （ParamAttr|bool，可选）- 指定偏置参数属性的对象。若 为bool类型，只支持为False，表示没有偏置参数。默认值为None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 。

    • use_cudnn （bool，可选）- 是否使用cudnn内核。只有已安装cudnn库时才有效。默认值：True。

    • act (str，可选) - 激活函数类型， 如tanh、softmax、sigmoid，relu等，支持列表请参考 激活函数 。如果设为None，则未添加激活函数。默认值：None。

    • data_format (str，可选) - 指定输入的数据格式，输出的数据格式将与输入保持一致，可以是”NCHW”和”NHWC”。N是批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度。默认值：”NCHW”。

    返回：4-D Tensor，数据类型与 input 一致。如果未指定激活层，则返回卷积计算的结果，如果指定激活层，则返回卷积和激活计算之后的最终结果。

    抛出异常：

    • ValueError - 如果 use_cudnn 不是bool值。

    • ValueError - 如果 data_format 既不是”NCHW”也不是”NHWC”。

    • ValueError - 如果 input 的通道数未被明确定义。

    • ValueError - 如果 是字符串，既不是”SAME”也不是”VALID”。

    • ValueError - 如果 padding 含有4个二元组，与批尺寸对应维度的值不为0或者与通道对应维度的值不为0。

    • ShapeError - 如果输入不是4-D Tensor。

    • ShapeError - 如果输入和滤波器的维度大小不相同。

    • ShapeError - 如果输入的维度大小与 stride 之差不是2。

    代码示例：