在下面的代码中我设置了步幅（1,4,4,1）。根据我的理解，如果过滤器尺寸是2 * 2，则不可能超过步幅。但我仍然得到输出。任何有关图的解释都表示赞赏。
cannot open device with path...答案 0 :(得分：0)
我没有一个花哨的人物，但我想我可以帮助你。想象您的输入为2个堆叠图像，每个图像具有4x4像素。您的过滤器也有2个通道，但只有2x2像素。现在对这些进行卷积时，将滤镜放在图像的左上角并计算出值，该值由8个单独的产品组成。现在，如果您将过滤器的左上角像素4个插槽向右/向下滑动，则最终会出现在图像外部的区域。 Tensorflow识别出这一点并在此处停止计算。如果选择有效的填充，您将得到相同的结果，因为它根本不使用填充。
如果使用tf.ones（）而不是随机变量，则可以检查此内容。
答案 1 :(得分：0)
步幅是＆＃34;步长＆＃34;使用过滤器。 如果您选择的步幅大于过滤器大小，则只需将输入保留为未处理。
以下草图使用1维输入（显示索引），大小为2的过滤器和步幅4：
0 - 1st application of kernel
1 -
2
3
4 - 2nd application of kernel after stepping 4 positions according to the chosen stride
5 -
6
7
＆＃34; - ＆＃34;表示通过应用内核处理的输入。
请注意，不处理索引为2,3,6和7的输入。