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 ...
参数介绍: value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是 batch, height, width, channels 这样的shape。 batch 训练时一个batch的图片数量 in height 图片高度 in width 图片宽度 in channels 图像通道数 ksize:池化窗口的大小,取一个四维向量,一般是 , in he ...
2018-06-04 10:55 0 2714 推荐指数:
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 ...
这个函数的作用是计算激活函数 relu,即 max(features, 0)。将大于0的保持不变,小于0的数置为0。 ...
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 ...
函数原型为 def reshape(tensor, shape, name=None) 第1个参数为被调整维度的张量。 第2个参数为要调整为的形状。 返回一个shape形状的新tensor 注意shape里最多有一个维度的值可以填写为-1,表示自动计算此维度。 很简单的函数 ...
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 ...
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 ...
看谷歌的demo mnist,卷积后加偏执量的代码 h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1) 其中的x_image的维数是[-1, 28, 28 ...
博客转载自:https://www.ncnynl.com/archives/201702/1313.html ROS与C++入门教程-tf-深入Time和TF 说明: 介绍使用waitForTransform函数去等待TF树中的变换生效 TF和Time 在前面的教程中 ...