tf.nn.conv2d

Вычисляет 2-мерную свертку, заданную 4-мерными input и filter тензорами.

tf.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
)

При заданном входном тензоре формы [batch, in_height, in_width, in_channels] и тензоре фильтра/ядра формы [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels], данная операция выполняет следующее:

1. Сжимает фильтр в 2-мерную матрицу с формой [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels].
2. Извлекает фрагменты изображения из входного тензора, чтобы сформировать виртуальный тензор с формой [batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels].
3. Для каждого фрагмента справа умножает матрицу фильтра и вектор фрагмента изображения.

Более подробно, с использованием формата NHWC по умолчанию,

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. Для наиболее распространённого случая одинаковых горизонтальных и вертикальных шагов strides = [1, stride, stride, 1].