第二卷積層的輸入尺寸？

Question

在下面的代碼中，我介紹了一個卷積和一個最大池層。共用層的輸出形狀爲（4,6,6,1）。現在我想定義第二個卷積層。第二個卷積層的輸入是什麼？我可以調用相同的conv2d函數嗎？但是這裏的輸入通道是不同的。

batch_size = 4 
image_height = 12 
image_width =12 
input_channel = 2 
output_channel =1 
input = tf.Variable(tf.random_normal([batch_size,image_height,image_width,input_channel])) 
filter = tf.Variable(tf.random_normal([2,2,input_channel,output_channel])) 
def conv2d(inputs,filters): 
    return tf.nn.conv2d(inputs,filters,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') 
def max_pool(conv_out): 
    return tf.nn.max_pool(conv_out,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME') 
conv_out1 = conv2d(input,filter) 
pooling_out1= max_pool(conv_out1) 
sess =tf.InteractiveSession() 
sess.run(tf.initialize_all_variables()) 
print conv_out1.get_shape() 
print pooling_out1.get_shape() 

Answer 1

你可以用不同的過濾器調用相同conv2d功能，但希望。