tf.pad 用法說明
回顧圖像的卷積神經網絡的計算，關於圖像卷積前后大小改變的一個很重要的公式:輸入：w1*h1*c1,卷積核的超參數：卷積核的數量：K；卷積核的大小：F；卷積的步長:S；卷積的零填充：P，卷積后的大小是多 ...
原文：tf.pad()
說一下我理解的tf.pad ，先來看一下定義： 什么意思呢 目的就是對輸入tensor進行擴展，那么擴展的寬度就由paddings來控制了 至於mode和constant values則表示對tensor擴展時填充的方式。 一維tensor擴展: 從輸出結果可以看出，對一維矩陣 , , 其實還是二維的 四個方向進行擴展，paddings , , , 分別就對應着上 下 左 右四個邊界擴展的寬度 ...
2019-05-05 20:45 0 562 推薦指數：
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