原文地址：
https://blog.csdn.net/TwT520Ly/article/details/79540251
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在二维卷积函数tf.nn.conv2d()，最大池化函数tf.nn.max_pool()，平均池化函数tf.nn.avg_pool()中，卷积核的移动步长都需要制定一个参数strides 。
参数 strides：
A list of ints. 1-D tensor of length 4. The stride of the sliding window for each dimension of input. The dimension order is determined by the value of data_format, see below for details.
如果strides=[b,h,w,c]，其中strides[0]和strides[3]默认为1。
b 表示在样本上的步长默认为1，也就是每一个样本都会进行运算。
h 表示在高度上的默认移动步长为1，这个可以自己设定，根据网络的结构合理调节。
w 表示在宽度上的默认移动步长为1，这个同上可以自己设定。
c 表示在通道上的默认移动步长为1，这个表示 每一个通道 都会进行运算。
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