在自然語言處理中,主要使用一維的卷積。 API inputs: 輸入數據,如(?, 80, 300) filters: 濾波器的個數 kernel_size: 卷積核的大小,指定一個維度即可,即卷積核的高。寬是數據的維度,自動匹配。 ...
在自然語言處理中,主要使用一維的卷積。 API inputs: 輸入數據,如(?, 80, 300) filters: 濾波器的個數 kernel_size: 卷積核的大小,指定一個維度即可,即卷積核的高。寬是數據的維度,自動匹配。 ...
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 ...
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 ...
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 ...
轉自:https://blog.csdn.net/qq_26552071/article/details/81178932 二維卷積conv2d 給定4維的輸入張量和濾波器張量來進行2維的卷積計算。即:圖像進行2維卷積計算 一維卷積conv1d ...
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 ...