在tf1.0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（1.0以下）的卷积函数：tf.nn.conv2d 该函数定义在tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py。 参数： input: 一个4维 ...

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 ...

参考：https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51078135 一、CNN网络模型 NLP中CNN模型网络： 二、Pooling操作 ...

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 ...

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 ...

View Code 上面是LeNet-5train.py文件的内容。 与全连接层相比，卷积层的train.py文件主要调整了输入参数的维度，和增加了过滤器的深度 下面是构造六层卷积层的程序 View Code 下面 ...

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_ ...

刚刚接触Tensorflow，由于是做图像处理，因此接触比较多的还是卷及神经网络，其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后，图像Feature map的大小计算，之前一直以为是与caffe相同的，后来查阅了资料发现并不相同，将计算公式贴在这里，以便查阅： caffe中： TF中 ...