ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 20, 12, 12), filter_shape=(40, 20, 5, 5), poolsize=(2, 2)), FullyConnectedLayer(n_in=40*4*4, n_out=100), SoftmaxLayer(n_in=100, n_out=10)], mini_batch_size) >>> net.SGD(training_data, 60, mini_batch_size, 0.1, validatio...
h_0:隐藏层初始权重 c_0:隐藏层的初始状态 输出数据: output:输出数据 h_n:隐藏层的输出权重 c_n:隐藏层输出状态 6.1 实例 importtorch impoorttorch.nnasnn fromtorch.autogradimportVariable rnn=nn.LSTM(10,20,2) input=Variable(torch.randn(5,3,10)) h0=Variable(torch.randn(2,3,20)) c0=Variab...
设image.shape为(h,w) 则令time_steps=h, input_size=w即可将图像数据改成序列数据 令X=[batch_size,h,w] outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(rnn_cell, X, dtype=tf.float32)即可将X应用于RNN程序 如果是三通道图片,如RGB,则利用图像处理知识将三通道图像转为单通道灰度图像。 例如: import matplo...
参考 ^方法出处https://ieeexplore.ieee.org/document/8850096 ^代码https://github.com/zhao62/Deep-...
return tf.Variable(initial) # 训练CNN if __name__ == '__main__': # 搭建 CNN 模型 model = CNN(TIME_STEPS, INPUT_SIZE, num_tags, BATCH_SIZE) sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer()) # matplotlib可视化 plt.ion() # 设置连续 plot plt.show() # 训练多次...
W_conv1=weight_variable([5,5,1,32])#patch5*5,input size1,output size32# 定义bias b_conv1=bias_variable([32])#32个长度 # 搭建CNN的第一层 # 嵌套一个relu非线性化激励处理 计算=x_image输入*权重+误差 h_conv1=tf.nn.relu(conv2d(x_image,W_conv1)+b_conv1)# output size28*28*32...
tf.Variable(tf.random_normal(shape=[1, conv_size,1,1]))# Create convolution layermy_convolution_output = conv_layer_1d(x_input_1d, my_filter, stride=stride_size)# ---Activation---defactivation(input_1d):return(tf.nn.relu(input_1d))# Create activation layermy_activation_output = activa...
''' 参数配置 ''' train_parameters = { "input_size": [1, 20, 20], #输入图片的shape "class_dim": -1, #分类数 "src_path":"data/data47799/characterData.zip", #原始数据集路径 "target_path":"/home/aistudio/data/dataset", #要解压的路径 "train_list_path": "./train_data.txt", ...
Padding 在所有图片周围添加边框，使它们的大小一致。在这个过程中，可以选择以黑色填充、白色填充或者中间...
batch_size = 128 # 每批数据的大小 display_step = 10 # 显示指标的频率 # 定义模型的常数 num_input = 784 # 每个图像的像素数(28 x 28) num_classes = 10 # 要预测的类别数(0到9) dropout = 0.75 # 密集层的丢弃率 # 使用Keras模型子类化API构建tf.keras模型 ...