tf.pad 用法说明
回顾图像的卷积神经网络的计算，关于图像卷积前后大小改变的一个很重要的公式:输入：w1*h1*c1,卷积核的超参数：卷积核的数量：K；卷积核的大小：F；卷积的步长:S；卷积的零填充：P，卷积后的大小是多 ...
原文：tf.pad()
说一下我理解的tf.pad ，先来看一下定义： 什么意思呢 目的就是对输入tensor进行扩展，那么扩展的宽度就由paddings来控制了 至于mode和constant values则表示对tensor扩展时填充的方式。 一维tensor扩展: 从输出结果可以看出，对一维矩阵 , , 其实还是二维的 四个方向进行扩展，paddings , , , 分别就对应着上 下 左 右四个边界扩展的宽度 ...
2019-05-05 20:45 0 562 推荐指数：
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