映象問題：pytorch 自定義卷積核進行卷積--卷積核訂製
有時想用tensorflow的conv2d的卷積操作，實現一些特定的濾波操作，如patch求和、計算梯度等，這時可以通過設計特定的卷積核來實現功能。
先看tf.nn.conv2d的各個引數：
tf.nn.conv2d (input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=none, data_format=none, name=none)
引數： input : tf張量，shape=[n,h,w,c] ,dtype=tf.float32(最好)
filter： 卷積核，tf張量，dtype=tf.float32(與input保持一致),
shape=[filter_height,filter_weight,input_channel=c,output_channels ]，
其中 filter_height 為卷積核高度，
filter_weight 為卷積核寬度，
in_channel 是影象通道數 ，和 input 的 in_channel 要保持一致，
out_channel 是卷積核的個數，代表輸出的feature_map的通道數。
strides： 卷積時在影象每一維的步長，這是乙個一維的向量，[ 1, strides, strides, 1]，
第一位和最後一位固定必須是1，最後乙個維度步長必須是1，是因為卷積是逐個通道進行的。
padding： string型別，值為「same」 和 「valid」，表示的是卷積的形式，是否考慮邊界。
"same"是考慮邊界，不足的時候用0去填充周圍，
"valid"則不考慮
use_cudnn_on_gpu： bool型別，是否使用cudnn加速，預設為true
示例：
"""
指令碼功能：將256*256的影象不重疊的劃分為64*64的patch,計算每個patch中的畫素值之和
實現：設計64*64的全1卷積核，以stride=64移動，不新增0 padding
"""feature_map = tf.ones([1,256,256,1],dtype=tf.float32)
filter = tf.ones((64,64,1,1),dtype=tf.float32)
padding = "valid"
result = tf.nn.conv2d(feature_map, filter, strides=(1,64,64,1), padding=padding)
print(result.shape)
with tf.session() as sess:
print(sess.run(result))
(1, 4, 4, 1)
[[[[4096.]
[4096.]
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