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 ...
參數介紹: value:需要池化的輸入,一般池化層接在卷積層后面,所以輸入通常是feature map,依然是 batch, height, width, channels 這樣的shape。 batch 訓練時一個batch的圖片數量 in height 圖片高度 in width 圖片寬度 in channels 圖像通道數 ksize:池化窗口的大小,取一個四維向量,一般是 , in he ...
2018-06-04 10:55 0 2714 推薦指數:
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 ...
這個函數的作用是計算激活函數 relu,即 max(features, 0)。將大於0的保持不變,小於0的數置為0。 ...
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 ...
函數原型為 def reshape(tensor, shape, name=None) 第1個參數為被調整維度的張量。 第2個參數為要調整為的形狀。 返回一個shape形狀的新tensor 注意shape里最多有一個維度的值可以填寫為-1,表示自動計算此維度。 很簡單的函數 ...
tf.nn.conv2d(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 ...
摘要:池化層的主要目的是降維,通過濾波器映射區域內取最大值、平均值等操作。 均值池化:tf.nn.avg_pool(input,ksize,strides,padding) 最大池化:tf.nn.max_pool(input,ksize,strides,padding) input ...
看谷歌的demo mnist,卷積后加偏執量的代碼 h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1) 其中的x_image的維數是[-1, 28, 28 ...
博客轉載自:https://www.ncnynl.com/archives/201702/1313.html ROS與C++入門教程-tf-深入Time和TF 說明: 介紹使用waitForTransform函數去等待TF樹中的變換生效 TF和Time 在前面的教程中 ...