原文:TensorFlow中的卷積函數

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:

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TensorFlow卷積

CNN卷積核及TensorFlow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 ...

Mon Jul 10 21:57:00 CST 2017 0 3419
TensorFlow——卷積神經網絡的相關函數

TensorFlow,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 ...

Tue Jun 04 05:57:00 CST 2019 0 556
TensorFlow卷積函數(conv2d)

卷積函數卷積神經網絡(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 ...

Sun Nov 10 17:24:00 CST 2019 0 315
CNN卷積核及TensorFlow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的存在是為了解 ...

Sun Jul 02 02:56:00 CST 2017 1 22404
tensorflow卷積和池化層(一)

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

Mon Apr 16 05:09:00 CST 2018 0 4222
TensorFlow卷積網絡常用函數參數詳細總結

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 ...

Mon Jan 14 19:53:00 CST 2019 0 2197
TensorFlowassign函數

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 ...

Thu Feb 21 00:11:00 CST 2019 1 1570
TensorFlow卷積核有關的各參數的意義

  以自帶modelsmnist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 ...

Sun Feb 21 02:13:00 CST 2016 0 4745
 
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