前言 最近嘗試看TensorFlow中Slim模塊的代碼，看的比較郁悶，所以試着寫點小的代碼，動手驗證相關的操作，以增加直觀性。 卷積函數 slim模塊的conv2d函數，是二維卷積接口，順着源代碼可以看到最終調的TensorFlow接口是convolution，這個地方就進入C++層面 ...

聲明： 1. 我和每一個應該看這篇博文的人一樣，都是初學者，都是小菜鳥，我發布博文只是希望加深學習印象並與大家討論。 2. 我不確定的地方用了“應該”二字 首先，通俗說一下，CNN的存在是為了解 ...

還是分布式設備上的實現效率都受到一致認可。 CNN網絡中的卷積和池化層應該怎么設置呢？tf相應的函數 ...

　　以自帶models中mnist的convolutional.py為例： 　　1.filter要與輸入數據類型相同（float32或float64），四個參數為`[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`，即卷積核的高/寬 ...

剛剛接觸Tensorflow，由於是做圖像處理，因此接觸比較多的還是卷及神經網絡，其中會涉及到在經過卷積層或者pooling層之后，圖像Feature map的大小計算，之前一直以為是與caffe相同的，后來查閱了資料發現並不相同，將計算公式貼在這里，以便查閱： caffe中： TF中 ...

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 ...

前面找到了tensorflow的一維卷積、池化函數，但是官方API太簡單，網上的例子也不多。 由於沒時間研究源碼，只能另尋他法了。 后面細細想來，tensorflow的二維卷積、池化函數，好像也能進行一維卷積、池化；也就是，利用對圖像矩陣進行卷積、池化的函數，把第一個維度設置成1。 這樣做 ...

在tf1.0中，對卷積層重新進行了封裝，比原來版本的卷積層有了很大的簡化。 一、舊版本（1.0以下）的卷積函數：tf.nn.conv2d 該函數定義在tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py。 參數： input: 一個4維 ...