最近在研究學習TensorFlow,在做識別手寫數字的demo時,遇到了tf.nn.conv2d這個方法,查閱了官網的API 發現講得比較簡略,還是沒理解。google了一下,參考了網上一些朋友寫得博客,結合自己的理解,差不多整明白了。 方法定義tf.nn.conv2d (input ...
方法定義 tf.nn.conv d input, filter, strides, padding, use cudnn on gpu True, data format NHWC , dilations , , , , name None 參數: input:輸入的要做卷積的數據體,要求是一個 Tensor filter:卷積核,要求也是一個 Tensor ,shape filter heigh ...
2019-10-03 16:07 0 881 推薦指數:
最近在研究學習TensorFlow,在做識別手寫數字的demo時,遇到了tf.nn.conv2d這個方法,查閱了官網的API 發現講得比較簡略,還是沒理解。google了一下,參考了網上一些朋友寫得博客,結合自己的理解,差不多整明白了。 方法定義tf.nn.conv2d (input ...
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 ...
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 --------------------- ...
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 ...
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 ...
來源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ca0f5eb0102wsuu.html 在查看代碼的時候,看到有代碼用到卷積層是tf.nn.conv2d,但是也有的使用的卷積層是tf.contrib.slim.conv2d,這兩個函數調用的卷積層是否一致,在查看 ...
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 ...