我正在尝试从头开始实现卷积神经网络，我无法弄清楚如何对多通道图像执行（矢量化）操作，例如rgb，它有3个维度。在关注this CS231n tutorial等文章和教程之后，为单个输入实现网络非常清楚，因为输入层将是一个3d矩阵，但数据集中总是有多个数据点。所以，我无法弄清楚如何在整个数据集上实现这些网络的矢量化操作。
我已经实现了一个以3d矩阵作为输入的网络，但现在我已经意识到它不会对整个数据集起作用，但我必须一次传播一个输入。我真的不知道转换网是否是是否在整个数据集上进行矢量化。但如果是，我如何为多通道图像矢量化我的卷积网络？
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如果我的问题是正确的，那么你基本上就会问如何为小批量进行卷积层，这将是一个4-D张量。
简而言之，您希望独立地处理批处理中的每个输入并对每个输入应用卷积。使用循环进行无矢量化编码非常简单。
矢量化实现通常基于im2col technique，它基本上将4-D输入张量转换为巨矩阵并执行矩阵乘法。这是在python中使用00111000的正向传递的实现：
numpy.lib.stride_tricks请注意，它使用线性代数库的一些非平凡功能，这些功能在import numpy as np
def conv_forward(x, w, b, stride, pad):
N, C, H, W = x.shape
F, _, HH, WW = w.shape
# Check dimensions
assert (W + 2 * pad - WW) % stride == 0, 'width does not work'
assert (H + 2 * pad - HH) % stride == 0, 'height does not work'
# Pad the input
p = pad
x_padded = np.pad(x, ((0, 0), (0, 0), (p, p), (p, p)), mode='constant')
# Figure out output dimensions
H += 2 * pad
W += 2 * pad
out_h = (H - HH) / stride + 1
out_w = (W - WW) / stride + 1
# Perform an im2col operation by picking clever strides
shape = (C, HH, WW, N, out_h, out_w)
strides = (H * W, W, 1, C * H * W, stride * W, stride)
strides = x.itemsize * np.array(strides)
x_stride = np.lib.stride_tricks.as_strided(x_padded,
shape=shape, strides=strides)
x_cols = np.ascontiguousarray(x_stride)
x_cols.shape = (C * HH * WW, N * out_h * out_w)
# Now all our convolutions are a big matrix multiply
res = w.reshape(F, -1).dot(x_cols) + b.reshape(-1, 1)
# Reshape the output
res.shape = (F, N, out_h, out_w)
out = res.transpose(1, 0, 2, 3)
out = np.ascontiguousarray(out)
return out
中实现，但可能不在您的库中。