TensorFlow strides 參數讨論

更詳細地讨論見 stackoverflow：Tensorflow Strides Argument

卷積神經網絡（CNN）在 TensorFlow 實作時涉及的 tf.nn.con2d（二維卷積）、tf.nn.max_pool（最大池化）、tf.nn.avg_pool（平均池化）等操作都有關于

strides

（步長）的指定，因為無論是卷積操作還是各種類型的池化操作，都是某種形式的滑動視窗（sliding window）處理，這就要求指定從目前視窗移動下一個視窗位置的移動步長。

TensorFlow 文檔關于

strides

的說明如下：

strides: A list of ints that has length >= 4. The stride of the sliding window for each dimension of the input tensor.

首先要求 strides 為長度不小于 4 的整數構成的 list，

strides

參數表示的是滑窗在輸入張量各個次元上的移動步長。

而且一般要求

strides

的參數，

strides[0] = strides[3] = 1

具體什麼含義呢？

一般而言，對于輸入張量（input tensor）有四維資訊：[batch, height, width, channels]（分别表示 batch_size, 也即樣本的數目，單個樣本的行數和列數，樣本的頻道數，rgb圖像就是三維的，灰階圖像則是一維），對于一個二維卷積操作而言，其主要作用在

height, width

上。

strides

參數确定了滑動視窗在各個次元上移動的步數。一種常用的經典設定就是要求，

strides[0]=strides[3]=1

。

• strides[0] = 1，也即在 batch 次元上的移動為 1，也就是不跳過任何一個樣本，否則當初也不該把它們作為輸入（input）
• strides[3] = 1，也即在 channels 次元上的移動為 1，也就是不跳過任何一個顔色通道；