1. 了解strides参数
在介绍tensorflow中的strides参数之前，首先需要了解卷积操作。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一种常用的深度学习模型，它能够提取输入数据中的特征，广泛应用于图像处理和自然语言处理等领域。而卷积操作是CNN的核心部分，它通过滑动一个大小固定的窗口在输入数据上进行计算，从而得到输出数据。
在卷积操作中，我们常常使用strides参数来控制滑动窗口的步长。strides是一个包含两个整数的向量，它定义了窗口在输入数据上沿每个维度滑动的步长。换句话说，strides指定了在进行卷积操作时窗口从一个位置移到下一个位置的距离。
2. strides参数的作用
strides参数可以影响卷积操作的输出尺寸。具体来说，如果对一个n维输入数据进行卷积操作，输入数据的尺寸为[n, height, width, channels]，滑动窗口的尺寸为[kh, kw, channels, filters]，其中kh和kw分别表示窗口在height和width维度上的大小，channels表示输入数据的通道数，filters表示输出数据的通道数。那么卷积操作的输出数据尺寸为：
output_height = (height - kh) / strides[1] + 1
output_width = (width - kw) / strides[2] + 1
可以看出，strides参数的取值决定了输出数据的尺寸。通常情况下，我们希望通过卷积操作来提取输入数据的特征，因此输出数据的尺寸相对输入数据的尺寸较小是较为常见的情况。
3. 如何选择strides参数
3.1 默认值
在tensorflow中，如果不显式地指定strides参数，那么它的默认值为[1, 1, 1, 1]。这意味着滑动窗口沿每个维度都以步长为1的方式进行滑动。这种设置下，输出数据的尺寸与输入数据的尺寸相同，特征图的大小保持不变。
3.2 提升计算效率
当输入数据的尺寸较大时，如果直接使用默认的strides参数，会导致卷积操作的计算量较大，从而增加了计算时间。为了提升计算效率，我们可以考虑增大strides参数的值。
假设输入数据的尺寸为[n, height, width, channels]，我们可以将strides参数设置为[1, s, s, 1]，其中s是一个大于1的整数。这样一来，窗口在height和width维度上的滑动步长就变为了s，从而减少了滑动窗口的次数，降低了计算量。
import tensorflow as tf
input = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 3])
conv = tf.nn.conv2d(input, filters, strides=[1, s, s, 1], padding='SAME')
通过设置较大的滑动步长，可以有效地减少卷积操作的计算量，提升计算效率。但是需要注意的是，过大的滑动步长可能会导致部分输入数据被丢弃，从而损失一些特征信息。
3.3 特征图降采样
除了提升计算效率外，较大的滑动步长还可以实现特征图的降采样。在一些场景下，我们可能希望通过卷积操作降低输入数据的分辨率，从而减少计算量和内存消耗。
假设输入数据的尺寸为[n, height, width, channels]，我们可以将strides参数设置为[1, s, s, 1]，其中s是一个大于1的整数。这样一来，窗口在height和width维度上的滑动步长就变为了s，输出数据的尺寸相对于输入数据的尺寸就会减小。
import tensorflow as tf
input = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 3])
conv = tf.nn.conv2d(input, filters, strides=[1, s, s, 1], padding='SAME')
通过降低特征图的分辨率，我们可以有效地减少计算量和内存消耗，加速模型的训练和推理过程。但是需要注意的是，过大的滑动步长可能会导致一些细微的特征信息丢失，从而影响模型性能。
4. 总结
在tensorflow中，strides参数可以影响卷积操作的输出尺寸。默认情况下，strides的取值为[1, 1, 1, 1]，即滑动窗口沿每个维度以步长为1的方式进行滑动，输出数据的尺寸与输入数据的尺寸相同。使用较大的滑动步长可以提升计算效率和实现特征图的降采样，但需要注意计算量和特征信息的损失。因此，在选择合适的strides参数时，需要综合考虑计算效率和模型性能。