scipy convolve2d输出错误的值
这是我用来检查convolve2d正确性的代码
import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d
X = np.random.randint(5, size=(10,10))
K = np.random.randint(5, size=(3,3))
print "Input's top-left corner:"
print X[:3,:3]
print 'Kernel:'
print K
print 'Hardcording the calculation of a valid convolution (top-left)'
print (X[:3,:3]*K)
print 'Sums to'
print (X[:3,:3]*K).sum()
print 'However the top-left value of the convolve2d result'
Y = convolve2d(X, K, 'valid')
print Y[0,0]
在我的计算机上，这导致以下结果：
Input's top-left (3x3) corner:
[[0 0 0]
[1 1 2]
[1 3 0]]
Kernel:
[[4 1 1]
[0 3 3]
[2 1 2]]
Hardcording the calculation of a valid convolution (top-left)
[[0 0 0]
[0 3 6]
[2 3 0]]
Sums to
14
However the top-left value of the convolve2d result
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背景故事 ：我一直在调试convnet库，并且渐变总是错误的。几周后，我得出结论，一切应该正常，因此我用裸手检查了convolve2d函数。
问题答案：
表达式(X[:3,:3]*K).sum()不正确。对于卷积，您必须反转内核，例如(X[:3,:3]*K[::-1,::-1]).sum()
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