TF-卷积函数 tf.nn.conv2d 介绍
转自 http://www.cnblogs.com/welhzh/p/6607581.html 下面是这位博主自己的翻译加上测试心得 tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法 ...
原文：tf.nn.conv2d函数和tf.nn.max_pool函数介绍
tf.nn.conv d input, filter, strides, padding, use cudnn on gpu None, name None 介绍参数： input：指卷积需要输入的参数，具有这样的shape batch, in height, in width, in channels ，分别是 batch张图片, 每张图片高度为in height, 每张图片宽度为in widt ...
2017-11-11 18:36 0 9999 推荐指数：
相关推荐
tf.nn.conv2d 和 tf.nn.max_pool 中 padding 分别为 'VALID' 和 'SAME' 的直觉上的经验和测试代码
: padding 无论取 'SAME' 还是取 'VALID', 它在 conv2d 和 max_pool ...
TF-池化函数 tf.nn.max_pool 的介绍
转载自此大神 http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53453926 max pooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】tf.nn.conv2d ...
【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的？
tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None ...
TensorFlow使用记录 (二）： 理解tf.nn.conv2d方法
方法定义 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1,1,1,1], name=None) 参数： input: 输入的要做 ...
tf.nn.conv2d 与tf.layers.conv2d的区别
下面是二维卷积函数的样例和解释，一维或更高维的卷积函数与之类似 1、tf.nn.conv2d 关键参数如下 input.shape=[batch, in_height, in_width, in_channels] filter.shape= [filter_height ...
TensorFlow_CNN内tf.nn.conv2d和tf.layers.conv2d参数
input：输入数据 filter：过滤器 strides：卷积滑动步长，实际上可以解释为过滤器的大小 padding：图像边填充方式 --------------------- ...