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 ...
相關推薦
TF-卷積函數 tf.nn.conv2d 介紹
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 ...
【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 ...
tf.nn.conv1d
一、conv1d 在NLP領域，甚至圖像處理的時候，我們可能會用到一維卷積（conv1d）。所謂的一維卷積可以看作是二維卷積（conv2d）的簡化，二維卷積是將一個特征圖在width和height兩個方向上進行滑窗操作，對應位置進行相乘並求和；而一維卷積則是只在width或者說height方向 ...
【Tensorflow】tf.nn.atrous_conv2d如何實現空洞卷積？膨脹卷積
介紹關於空洞卷積的理論可以查看以下鏈接，這里我們不詳細講理論： 1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et al. Fully convolutional networks for semantic segmentation[C]. Computer Vision ...
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 ...
tf.nn.conv2d和tf.contrib.slim.conv2d的區別
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 ...