TensorFlow中的自定义空间卷积

我希望通过使TensorFlow的tf.nn.conv2d函数在每个接受字段中与输入（使用sigmoid或ReLU函数）进行阈值相乘，然后再乘以滤波器。实际的卷积操作在Eigen中实现，Eigen的卷积功能位于一个称为choose的函数中。但是，我一直无法找到choose函数的实现。TensorFlow中的自定义空间卷积

位于TensorFlow github存储库中的choose函数在哪里？有没有简单的方法来扩展Eigen的卷积函数以进行输入处理？

谢谢！

来源

2016-03-28 user6122099

Eigen支持行 - 主和列 - 主要内存布局。 '选择'模板根据输入数据的布局来选择合适的卷积代码路径。模板本身实现在http://eigen.tuxfamily.org/dox-devel/unsupported/TensorMeta_8h_source.html

实际卷积被执行为卷积权重（aka内核）和从输入图像提取的2d补丁之间的矩阵乘法（称为收缩）。

来源

2016-03-29 18:41:30

为什么它被称为收缩，如果我可能会问？这是否与收缩映射有关？我感兴趣的是他们是否确保卷积是收缩映射。谢谢。 –

TensorFlow中的自定义空间卷积

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