python三维卷积可以用什么函数? matlab只要用convn

Question

只需要两个三维矩阵卷积，有valid仅返回卷积中的那些被计算而没有填充零的部分
theano.tensor.nnet.conv3d
tf.nn.conv3d的这些都是专门训练神经网络的，不需要这么复杂，看源码也写不出
或者有简单点其他的源码，可以让我可以参考着自己写
已经困扰多日，请各位大神帮帮忙，非常感谢！！！！

Answer 1

写了一个输入和卷积核dim=2是一样的（都是3）的卷积函数，可以试试多加一个for循环变成三维卷积

---

def conv3D(image, filter):
'''
三维卷积
:param image: 输入，shape为 [h,w,c], c=3
:param filter:  卷积核，shape为 [x,y,z], z=3
:return:
'''
h, w, c = image.shape
x, y, z = filter.shape
height_new = h - x + 1  # 输出 h
width_new = w - y + 1  # 输出 w
image_new = np.zeros((height_new, width_new), dtype=np.float)
for i in range(height_new):
for j in range(width_new):
r = np.sum(image[i:i+x, j:j+x, 0] * filter[:,:,0])
g = np.sum(image[i:i+y, j:j+y, 1] * filter[:,:,1])
b = np.sum(image[i:i+z, j:j+z, 2] * filter[:,:,2])
image_new[i, j] = np.sum([r,g,b])
image_new = image_new.clip(0, 255)
image_new = np.rint(image_new).astype('uint8')
return image_new