我正在尝试将使用CUDNN的代码移植到Tensorflow上。大部分代码移植起来非常容易，但我在将cudnnConvolutionBackwardFilter移植到Tensorflow时遇到了问题。我尝试使用conv2d和conv2d_transpose，但这些在这种配置下都不起作用。这意味着我的输入形式为[N, V, V, C]和[N, F, F, K]，我需要的输出是[V-F, V-F, C, K]。我考虑过通过循环进行所有卷积并求和结果，但我在tensorflow图中找不到实现这种循环的方法。

我该如何将这样的代码转换为Tensorflow？

回答：

有一个名为Conv2DBackpropFilter的操作（在Python中可以通过conv2d_backprop_filter访问），它在代码的C++部分中定义，可能正是你所寻找的。