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 ...
原文：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 gt 在这里详细地对各个参数做出解释： input：就是卷积的输入数据，该输入数据要求是一个Tensor，所以张量的shape为 batch, in height, in width, in channels ，batch为训练 一个 batch图片数量，这是一 ...
2018-07-20 16:48 0 6304 推荐指数：
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