表达形式:torch.nn.init.unifrom_(tensor,a,b=1) 使值服从(a,b)上的均匀分布 4)正态分布初始化 表达形式:torch.nn.init.normal_(tensor,mean=0,std=1) 使值服从正态分布,N(mean,std),默认值为0,1. 5)常数初始化 表达式:torch.nn.init.constant_(tensor,val) 使值为val 6)单位矩阵初始化 表达式...
1、 in_channels 输入维度 2、out_channels 输出维度 3、kernel_size 卷积核大小 4、stride 步长大小 5、padding 补0 6、dilation kernel间距 如果我们设置的dilation=0的话,效果如图: 蓝色为输入,绿色为输出,可见卷积核为3*3的卷积核 如果我们设置的是dilation=1,那么效果如图: 蓝色为输入,绿色为输出,卷积核...
1, (n_sample, input_size))#执行生成函数,将噪音数据传入samples = sess.run(get_generator(input_noise, output_dim, False), feed_dict={input_noise:noise_sample})returnsamples#进行画图操作defplot_samples(samples):#表示图片以及图片的维度fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ...
进行第一层卷积并使用relu激活函数,然后进行一次池化,压缩图片的维度W_conv1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([5, 5, 1, 32], stddev=0.1))#使用tf.constant(0.1, shape=[32])构造偏置项bb_conv1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[32]))...
1, 3, 5, 2, 4, 6, 2, 4, 6, 2, 4, 6 ], dtype=tf.float32, name='i') kernel = tf.reshape(k, [2, 2, 2, 1], name='kernel') image = tf.reshape(i, [1, 3, 3, 2], name='image') #res = tf.nn.conv2d(image, kernel, [1, 1, 1, 1], "VALID") ...