卷积层以及池化层的输出维度
在学习tensorflow时，总是对各种各样的参数烦的死去活来，尤其是卷积核的长宽高步长什么的，特别“迷人”。因此本人搜索了很多的资料，进行了综合，并加上了自己的理解，供大家学习参考。 一、输入的四个维度 1）batch_size：说白了，就是图片的个数。 2）height/weight:图片的高和宽。 3）channels:图片的通道数，黑白照片就是1，RGB就是3。 例如我们的输入是X =【3
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