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 ...
原文：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：w h c ,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，卷积后的大小是多少呢 宽度：w w F P S ，高度同理，而通道数等于卷积核的数量K，所以卷积后图像的大小为:w h K。什么时候会用到P呢，就是当我们想要得到输出的大小，无法直接实现时，就会使用P来帮忙。 在tens ...
2019-10-08 20:45 0 425 推荐指数：
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