CNN中的卷积核及TensorFlow中卷积的各种实现 声明: 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样,都是初学者,都是小菜鸟,我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论。 2. 我不确定的地方用了“应该”二字 首先,通俗说一下,CNN的存在是为了 ...
前言 最近尝试看TensorFlow中Slim模块的代码,看的比较郁闷,所以试着写点小的代码,动手验证相关的操作,以增加直观性。 卷积函数 slim模块的conv d函数,是二维卷积接口,顺着源代码可以看到最终调的TensorFlow接口是convolution,这个地方就进入C 层面了,暂时不涉及。先来看看这个convolution函数,官方定义是这样的: 其中在默认情况下,也就是data fo ...
2018-05-23 14:36 0 3737 推荐指数:
CNN中的卷积核及TensorFlow中卷积的各种实现 声明: 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样,都是初学者,都是小菜鸟,我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论。 2. 我不确定的地方用了“应该”二字 首先,通俗说一下,CNN的存在是为了 ...
在TensorFlow中,使用tr.nn.conv2d来实现卷积操作,使用tf.nn.max_pool进行最大池化操作。通过闯传入不同的参数,来实现各种不同类型的卷积与池化操作。 卷积函数tf.nn.conv2d TensorFlow里使用tf.nn.conv2d函数来实现卷积,其格式 ...
卷积函数是卷积神经网络(CNN)非常核心和重要的函数,在搭建CNN时经常会用到,因此较为详细和深入的理解卷积函数具有十分重要的意义。 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding ...
声明: 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样,都是初学者,都是小菜鸟,我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论。 2. 我不确定的地方用了“应该”二字 首先,通俗说一下,CNN的存在是为了解 ...
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 ...
卷积操作 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: input: 指需要做卷积的输入图像,它要 ...
tf.assign 定义在:tensorflow/python/ops/state_ops.py 参见指南:变量>变量帮助函数 通过将 "value" 赋给 "ref" 来更新 "ref". 此操作输出在赋值后保留新值 "ref" 的张量.这使得更易于链接需要使用重置值的操作 ...
以自带models中mnist的convolutional.py为例: 1.filter要与输入数据类型相同(float32或float64),四个参数为`[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`,即卷积核的高/宽 ...