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這期內容當中小編將會給大家帶來有關strides參數如何在tensorflow中使用，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
在二維卷積函數tf.nn.conv2d()，最大池化函數tf.nn.max_pool()，平均池化函數
tf.nn.avg_pool()中，卷積核的移動步長都需要制定一個參數strides（步長），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窗口（sliding window）處理，這就要求指定從當前窗口移動下一個窗口位置的移動步長。
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維度上的移動步長。
如果strides=[b,h,w,c]，其中strides[0]和strides[3]默認為1。
具體什么含義呢？
一般而言，對于輸入張量（input tensor）有四維信息：[batch, height, width, channels]（分別表示 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，灰度圖像則是一維），對于一個二維卷積操作而言，其主要作用在 height, width上。
strides參數確定了滑動窗口在各個維度上移動的步數。一種常用的經典設置就是要求，strides[0]=strides[3]=1。
strides[0]=1，表示在 batch 維度上移動為 1，指不跳過任何一個樣本，每一個樣本都會進行運算
strides[1] = 1，表示在高度上移動步長為1，這個可以自己設定，根據網絡的結構合理調節
strides[2] = 1，表示在寬度上的移動步長為1，這個可以自己設定，根據網絡的結構合理調節
strides[3] = 1，表示在 channels 維度上移動為 1，指不跳過任何一個顏色通道，每一個通道都會進行運算
上述就是小編為大家分享的strides參數如何在tensorflow中使用了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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