在tf.nn.conv2d函數中,padding可以選擇VALID和SAME兩種模式,兩種模式得到的卷積輸出尺寸計算方式不同。 輸入尺寸高和寬:in_height、in_width 卷積核的高和寬:filter_height、filter_width 輸出尺寸高和寬 ...
轉載請注明出處:http: www.cnblogs.com willnote p .html 圖示說明 用一個 x 的網格在一個 x 的圖像上做切片並移動 移動到邊緣上的時候,如果不超出邊緣, x 的中心就到不了邊界 因此得到的內容就會缺乏邊界的一圈像素點,只能得到 x 的結果 而可以越過邊界的情況下,就可以讓 x 的中心到達邊界的像素點 超出部分的矩陣補零 代碼說明 根據tensorflow中的 ...
2017-04-22 00:32 1 8859 推薦指數:
在tf.nn.conv2d函數中,padding可以選擇VALID和SAME兩種模式,兩種模式得到的卷積輸出尺寸計算方式不同。 輸入尺寸高和寬:in_height、in_width 卷積核的高和寬:filter_height、filter_width 輸出尺寸高和寬 ...
轉自博文: https://www.jianshu.com/p/05c4f1621c7e 之前一直對tensorflow的padding一知半解,直到查閱了tensorflow/core/kernels/ops_util.cc中 ...
1 TensorFlow中用到padding的地方 在TensorFlow中用到padding的地方主要有tf.nn.conv2d(),tf.nn.max_pool(),tf.nn.avg_pool()等,用法如下: 當使用上邊函數的時候需要傳入所需的值,padding的值為字符串,可選值 ...
我們知道,在對圖像執行卷積操作時,如果不對圖像邊緣進行填充,卷積核將無法到達圖像邊緣的像素(3*3取卷積4*4,則邊緣無法到達),而且卷積前后圖像的尺寸也會發生變化,這會造成許多麻煩。 因此現在各大深度學習框架的卷積層實現上基本都配備了padding操作,以保證圖像輸入輸出前后的尺寸大小不變 ...
在深度學習的圖像識別領域中,我們經常使用卷積神經網絡CNN來對圖像進行特征提取,當我們使用TensorFlow搭建自己的CNN時,一般會使用TensorFlow中的卷積函數和池化函數來對圖像進行卷積和池化操作,而這兩種函數中都存在參數padding,該參數的設置很容易引起錯誤,所以在此總結 ...
tf中 tensorboard 工具通過讀取在網絡訓練過程中保存到本地的日志文件實現數據可視化,日志數據保存主要用到 tf.summary 中的方法。 tf.summary中summary是tf中的一個py文件,位置在 '/tensorflow/python/summary/' 文件夾下,提供 ...
為了完成卷積后圖像大小不變,原始圖像需要進行邊界填充 bordertype: BORDER_DEFAULT 填充黑色 BORDER_CONSTANT 用指定像素填充邊界 BO ...
前一段時間做了一些項目,把一些筆記放在了txt中,現分享出來,自己也能夠時長預習。 ...