在tf.nn.conv2d函数中,padding可以选择VALID和SAME两种模式,两种模式得到的卷积输出尺寸计算方式不同。 输入尺寸高和宽:in_height、in_width 卷积核的高和宽:filter_height、filter_width 输出尺寸高和宽 ...
转载请注明出处:http: www.cnblogs.com willnote p .html 图示说明 用一个 x 的网格在一个 x 的图像上做切片并移动 移动到边缘上的时候,如果不超出边缘, x 的中心就到不了边界 因此得到的内容就会缺乏边界的一圈像素点,只能得到 x 的结果 而可以越过边界的情况下,就可以让 x 的中心到达边界的像素点 超出部分的矩阵补零 代码说明 根据tensorflow中的 ...
2017-04-22 00:32 1 8859 推荐指数:
在tf.nn.conv2d函数中,padding可以选择VALID和SAME两种模式,两种模式得到的卷积输出尺寸计算方式不同。 输入尺寸高和宽:in_height、in_width 卷积核的高和宽:filter_height、filter_width 输出尺寸高和宽 ...
转自博文: https://www.jianshu.com/p/05c4f1621c7e 之前一直对tensorflow的padding一知半解,直到查阅了tensorflow/core/kernels/ops_util.cc中 ...
1 TensorFlow中用到padding的地方 在TensorFlow中用到padding的地方主要有tf.nn.conv2d(),tf.nn.max_pool(),tf.nn.avg_pool()等,用法如下: 当使用上边函数的时候需要传入所需的值,padding的值为字符串,可选值 ...
我们知道,在对图像执行卷积操作时,如果不对图像边缘进行填充,卷积核将无法到达图像边缘的像素(3*3取卷积4*4,则边缘无法到达),而且卷积前后图像的尺寸也会发生变化,这会造成许多麻烦。 因此现在各大深度学习框架的卷积层实现上基本都配备了padding操作,以保证图像输入输出前后的尺寸大小不变 ...
在深度学习的图像识别领域中,我们经常使用卷积神经网络CNN来对图像进行特征提取,当我们使用TensorFlow搭建自己的CNN时,一般会使用TensorFlow中的卷积函数和池化函数来对图像进行卷积和池化操作,而这两种函数中都存在参数padding,该参数的设置很容易引起错误,所以在此总结 ...
tf中 tensorboard 工具通过读取在网络训练过程中保存到本地的日志文件实现数据可视化,日志数据保存主要用到 tf.summary 中的方法。 tf.summary中summary是tf中的一个py文件,位置在 '/tensorflow/python/summary/' 文件夹下,提供 ...
为了完成卷积后图像大小不变,原始图像需要进行边界填充 bordertype: BORDER_DEFAULT 填充黑色 BORDER_CONSTANT 用指定像素填充边界 BO ...
前一段时间做了一些项目,把一些笔记放在了txt中,现分享出来,自己也能够时长预习。 ...