轉自 http://www.cnblogs.com/welhzh/p/6607581.html 下面是這位博主自己的翻譯加上測試心得 tf.nn.conv2d是TensorFlow里面實現卷積的函數,參考文檔對它的介紹並不是很詳細,實際上這是搭建卷積神經網絡比較核心的一個方法 ...
tf.nn.conv d input, filter, strides, padding, use cudnn on gpu None, name None 介紹參數: input:指卷積需要輸入的參數,具有這樣的shape batch, in height, in width, in channels ,分別是 batch張圖片, 每張圖片高度為in height, 每張圖片寬度為in widt ...
2017-11-11 18:36 0 9999 推薦指數:
轉自 http://www.cnblogs.com/welhzh/p/6607581.html 下面是這位博主自己的翻譯加上測試心得 tf.nn.conv2d是TensorFlow里面實現卷積的函數,參考文檔對它的介紹並不是很詳細,實際上這是搭建卷積神經網絡比較核心的一個方法 ...
: padding 無論取 'SAME' 還是取 'VALID', 它在 conv2d 和 max_pool ...
轉載自此大神 http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53453926 max pooling是CNN當中的最大值池化操作,其實用法和卷積很類似 有些地方可以從卷積去參考【TensorFlow】tf.nn.conv2d ...
tf.nn.conv2d是TensorFlow里面實現卷積的函數,參考文檔對它的介紹並不是很詳細,實際上這是搭建卷積神經網絡比較核心的一個方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None ...
方法定義 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1,1,1,1], name=None) 參數: input: 輸入的要做 ...
下面是二維卷積函數的樣例和解釋,一維或更高維的卷積函數與之類似 1、tf.nn.conv2d 關鍵參數如下 input.shape=[batch, in_height, in_width, in_channels] filter.shape= [filter_height ...
input:輸入數據 filter:過濾器 strides:卷積滑動步長,實際上可以解釋為過濾器的大小 padding:圖像邊填充方式 --------------------- ...