tf.nn.conv2d函数和tf.nn.max_pool函数介绍
tf.nn.conv2d(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 ...
原文：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
这个地方一开始是迷糊的，写代码做比较分析，总结出直觉上的经验 某人若想看精准的解释，移步这个网址 http: blog.csdn.net fireflychh article details ，但我觉得直觉上的经验更有用，如下: 直觉上的经验： 一件确定的事: padding 无论取 SAME 还是取 VALID , 它在 conv d 和 max pool 上的表现是一致的 padding SA ...
2017-12-13 22:31 0 3407 推荐指数：
相关推荐
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 ...
CNN之池化层tf.nn.max_pool | tf.nn.avg_pool | tf.reduce_mean | padding的规则解释
摘要：池化层的主要目的是降维，通过滤波器映射区域内取最大值、平均值等操作。 均值池化：tf.nn.avg_pool（input,ksize,strides,padding） 最大池化：tf.nn.max_pool（input,ksize,strides,padding） input ...
【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 ...