在TensorFlow中，`tf.nn.conv2d` 是实现卷积操作的核心函数之一。许多初学者在使用时会遇到输入与输出尺寸变化的问题，今天就来聊聊如何通过设置参数，巧妙地让输入和输出尺寸保持不变！💪
首先，确保卷积核（filter）的尺寸和步幅（stride）是关键。例如，当步幅为1且填充方式为“SAME”时，卷积后的输出尺寸将与输入尺寸完全一致。💡公式可表示为：
输出尺寸 = (输入尺寸 + 2×padding - 卷积核尺寸) / 步幅 + 1
其次，别忘了调整通道数！输入和输出的通道数量必须匹配，否则会导致形状不一致的问题。因此，在定义卷积核时，需保证其深度等于输入特征图的通道数。
最后，实践是最好的老师。试着用代码验证这一过程吧！比如：
```python
import tensorflow as tf
x = tf.random.normal([1, 5, 5, 3]) 输入尺寸 [1, 5, 5, 3]
kernel = tf.random.normal([3, 3, 3, 3]) 卷积核尺寸 [3, 3, 3, 3]
y = tf.nn.conv2d(x, kernel, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
print(y.shape) 输出应为 [1, 5, 5, 3]
```
这样就能轻松搞定输入输出尺寸一致的需求啦！🎉
深度学习 TensorFlow 卷积神经网络