conda

# CPU
conda create -n tensorflow_env tensorflow
conda create -n tensorflow_gpuenv tensorflow-gpu

# CPU && GPU
conda create -n tensorflow_gpuenv tensorflow-gpu
conda  activate tensorflow_gpuenv

python

# CPU
pip install --upgrade tensorflow

# CPU && GPU
pip install --upgrade tensorflow-gpu

check

import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello TensorFlow")
tf.print(hello)

卷积

#stride  为卷积步长

nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=2, stride=1)

nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=2, stride=2)

nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=2, stride=2, 
padding=2)

转置卷积

• 创建一个中间网格，将原始输入的方格按步长间隔开；
• 用0值扩展图像的边缘方格；
• 卷积核在这个中间网格上以步长1移动。这个步长是固定的。

#stride  为原始输入步长

nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size=2, stride=2)

nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size=2, stride=1)

• 创建中间网格；
• 原始方格的间距设为2，并扩展网格四周，使卷积核可以覆盖其中一个原始值；
• 补全被设为1，所以从网格周围去掉1个环；