刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅:

caffe中:

TensorFlow与caffe中卷积层feature map大小计算

TF中:

TensorFlow与caffe中卷积层feature map大小计算

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