5.tf.nn.conv2d_transpose(反卷積) 7.tf.train.get_checkpoint_state(判斷sess是否存在
1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2]) # 對前三個維度求平均值和標准差，結果為最后一個維度，即對每個feature_map求平均值和標准差 參數說明：x為輸入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 對三個維度求平均，即每一個 ...
原文：Tensorflow 中train和test的batchsize不同時, 如何設置: tf.nn.conv2d_transpose
注: 本文是作者的自我總結,主要作為個人總結記錄, 歡迎大家批評,交流. https: zhouxiaowei .github.io blogs 大家可能都知道, 在tensorflow中, 如果想實現測試時的batchsize大小隨意設置, 那么在訓練時, 輸入的placeholder的shape應該設置為 None, H, W, C . 具體代碼如下所示: Placeholders for i ...
2019-06-05 06:46 0 1027 推薦指數：
相關推薦
【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎樣實現卷積的？
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 ...
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 --------------------- ...
TensorFlow使用記錄 (二）： 理解tf.nn.conv2d方法
方法定義 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1,1,1,1], name=None) 參數： input: 輸入的要做 ...
tf.nn.conv1d
上進行滑窗並相乘求和。 tensorflow中的conv1d和conv2d的區別：conv1d是單通道 ...
tensorflow 之tf.nn.depthwise_conv2d and separable_conv2d實現及原理
Depthwise Separable Convolution 1.簡介 Depthwise Separable Convolution 是谷歌公司於2017年的CVPR中在論文”Xception: deep learning with depthwise separable ...
【TensorFlow】理解tf.nn.conv2d方法 ( 附代碼詳解注釋 )
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 ...