tf.compat.v1.nn.conv2d

Вычисляет 2-мерную свёртку для тензоров формы 4-D input и filter.

tf.compat.v1.nn.conv2d(
    input,
    filter=None,
    strides=None,
    padding=None,
    use_cudnn_on_gpu=True,
    data_format='NHWC',
    dilations=[1, 1, 1, 1],
    name=None,
    filters=None
)

Учитывая входной тензор формы [batch, in_height, in_width, in_channels] и тензор фильтра/ядра формы [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels], эта операция выполняет следующее:

1. Разворачивает фильтр в 2-мерную матрицу формы [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels].
2. Извлекает фрагменты изображения из входного тензора, чтобы сформировать виртуальный тензор формы [batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels].
3. Для каждого фрагмента выполняет правое умножение матрицы фильтра на вектор фрагмента изображения.

Подробно, с форматом по умолчанию NHWC,

output[b, i, j, k] =
    sum_{di, dj, q} input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, q]

                    * filter[di, dj, q, k]

Должно выполняться условие strides[0] = strides[3] = 1. В наиболее распространённом случае одинаковых горизонтальных и вертикальных шагов, strides = [1, stride, stride, 1].