tf.nn.conv2d 與tf.layers.conv2d的區別
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 ...
原文：TensorFlow_CNN內tf.nn.conv2d和tf.layers.conv2d參數
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 gt 在這里詳細地對各個參數做出解釋： input：就是卷積的輸入數據，該輸入數據要求是一個Tensor，所以張量的shape為 batch, in height, in width, in channels ，batch為訓練 一個 batch圖片數量，這是一 ...
2018-07-20 16:48 0 6304 推薦指數：
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