CNN中的卷積核及TensorFlow中卷積的各種實現 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 ...
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conv d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 層面了,暫時不涉及。先來看看這個convolution函數,官方定義是這樣的: 其中在默認情況下,也就是data fo ...
2018-05-23 14:36 0 3737 推薦指數:
CNN中的卷積核及TensorFlow中卷積的各種實現 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 ...
在TensorFlow中,使用tr.nn.conv2d來實現卷積操作,使用tf.nn.max_pool進行最大池化操作。通過闖傳入不同的參數,來實現各種不同類型的卷積與池化操作。 卷積函數tf.nn.conv2d TensorFlow里使用tf.nn.conv2d函數來實現卷積,其格式 ...
卷積函數是卷積神經網絡(CNN)非常核心和重要的函數,在搭建CNN時經常會用到,因此較為詳細和深入的理解卷積函數具有十分重要的意義。 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding ...
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 ...
卷積操作 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name參數用以指定該操作的name,與方法有關的一共五個參數: input: 指需要做卷積的輸入圖像,它要 ...
tf.assign 定義在:tensorflow/python/ops/state_ops.py 參見指南:變量>變量幫助函數 通過將 "value" 賦給 "ref" 來更新 "ref". 此操作輸出在賦值后保留新值 "ref" 的張量.這使得更易於鏈接需要使用重置值的操作 ...
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 ...