tf.raw_ops.Conv2D

Вычисляет 2-мерную свёртку, заданную тензорами 4-го input и filter.

tf.raw_ops.Conv2D(
    input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, explicit_paddings=[],
    data_format='NHWC', dilations=[1, 1, 1, 1], name=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], этот оператор 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 формы [batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels].
3. Для каждого фрагмента правее умножает матрицу фильтра на вектор фрагмента изображения.

Подробнее, 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].