import tensorflow as tf

import tensorflow as tf

tf.set_random_seed(1)
x = tf.random_normal(shape=[1, 3, 3, 1])
# 正向卷积的kernel的模样
kernel = tf.random_normal(shape=[3, 3, 1, 1])

# strides 和padding也是假想中 正向卷积的模样。当然，x是正向卷积后的模样
y = tf.nn.conv2d(x, kernel,  strides=[1, 2, 2, 1], padding="SAME")
# 在这里，output_shape=[1,6,6,3]也可以，考虑正向过程，[1,6,6,3]
# 通过kernel_shape:[2,2,3,1],strides:[1,2,2,1]也可以
# 获得x_shape:[1,3,3,1]
# output_shape 也可以是一个 tensor
sess = tf.Session()
tf.global_variables_initializer().run(session=sess)

print(y.eval(session=sess))
yy = sess.run(y)
print(y.shape)