tensorflow 1.0 学习：池化层（pooling)和全连接层(dense)
池化层定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 1、tf.layers.max_pooling2d inputs: 进行池化的数据。 pool_size: 池化的核大小(pool_height ...
原文：tensorflow 1.0 学习：卷积层
在tf . 中，对卷积层重新进行了封装，比原来版本的卷积层有了很大的简化。 一 旧版本 . 以下 的卷积函数：tf.nn.conv d 该函数定义在tensorflow python ops gen nn ops.py。 参数： input: 一个 维Tensor N,H,W,C . 类型必须是以下几种类型之一: half, float , float . filter: 卷积核. 类型和inpu ...
2017-06-02 10:40 1 10592 推荐指数：
相关推荐
『TensorFlow』卷积层、池化层详解
一、前向计算和反向传播数学过程讲解 这里讲解的是平均池化层，最大池化层见本文第三小节 二、测试代码 数据和上面完全一致，自行打印验证即可。 1、前向传播 import tensorflow as tf import numpy as np # 输入张量为3×3的二维矩阵 M ...
TensorFlow 可视化中间卷积层
TensorFlow 可视化中间卷积层图像方法 主要函数 参数解析 name：A name for the generated node. Will also serve as a series name in TensorBoard. tensor：A 4-D uint8 ...
tensorflow中的卷积和池化层(一)
还是分布式设备上的实现效率都受到一致认可。 CNN网络中的卷积和池化层应该怎么设置呢？tf相应的函数 ...
卷积层和池化层学习
http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3 ...
Tensorflow之CNN卷积层池化层padding规则
padding的规则 · padding=‘VALID’时，输出的宽度和高度的计算公式（下图gif为例） 输出宽度：output_width = （in_ ...
卷积神经网络_（1）卷积层和池化层学习
卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度 ...