原文:Tensorflow中的padding操作

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:

查看詳情

tensorflowpadding規則

在tf.nn.conv2d函數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 ...

Sat Jul 06 00:34:00 CST 2019 0 650
基於TensorFlow理解CNNpadding參數

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 ...

Sun May 05 04:06:00 CST 2019 0 872
PyTorchpadding(邊緣填充)操作

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 ...

Tue Mar 17 02:58:00 CST 2020 0 2488
TensorFlow】一文弄懂CNNpadding參數

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 ...

Sun Aug 19 08:25:00 CST 2018 1 15415
tensorflowsummary操作

tf 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 的方法。 tf.summarysummary是tf的一個py文件,位置在 '/tensorflow/python/summary/' 文件夾下,提供 ...

Wed Apr 04 06:25:00 CST 2018 0 926
圖像的padding操作

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 ...

Mon Dec 23 19:35:00 CST 2019 0 2236
tensorflow和python操作的筆記

  前一段時間做了一些項目,把一些筆記放在了txt,現分享出來,自己也能夠時長預習。 ...

Sat Sep 08 22:54:00 CST 2018 0 2447
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM