刚刚接触Tensorflow，由于是做图像处理，因此接触比较多的还是卷及神经网络，其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后，图像Feature map的大小计算，之前一直以为是与caffe相同的，后来查阅了资料发现并不相同，将计算公式贴在这里，以便查阅：

caffe中：

TF中：

参考：

http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/53728053

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5071126.html

TensorFlow与caffe中卷积层feature map大小计算