定义: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 功能:将两个4维的向量input(样本数据矩阵)和filter(卷积核)做卷积运算,输出卷积后的矩阵input的形状:[batch, in_height ,in_width, in_channels]batch: 样本的数量 in_height :每个样本的行...
tensorflow.nn.conv2d参数解释(padding方式) conv2d的参数解释: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: 第一个参数input:指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, in_...
**kwargs): 参数: filters卷积核个数的变化,filters 影响的是最后输入结果的的第三个维度的变化,例如,输入的维度是 (600, 600,3), filters 的个数是 64,转变后的维度是 (600, 600,64) 1 2 3 4 5 >>>fromkeras.layersimport(Input, Reshape) >>>input=Input(shape=(600,600,3)) >>> x=Conv2...
tensorflow之conv2d tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 第一个参数input:指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的shape,具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数],...
tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 1. 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: ...
TensorFlow基础笔记(11) conv2D函数 #链接:http://www.jianshu.com/p/a70c1d931395importtensorflow as tfimporttensorflow.contrib.slim as slim#tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)#除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数:#...
在Tensorflow官方教程的QuickStart for expert一节的代码中,有如下一行: self.conv1=Conv2D(32,3,activation='relu') 经过查阅官方文档Conv2D的参数为: __init__(filters,kernel_size,strides=(1,1),padding='valid',data_format=None,dilation_rate=(1,1),activation=None,use_bias=True,kernel_initializer=...
conv2d_transpose 中会计算 output_shape 能否通过给定的参数计算出 inputs的维度,如果不能,则报错 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importtensorflowastf from tensorflow.contribimportslim inputs=tf.random_normal(shape=[3,97,97,10])conv1=slim.conv2d(inputs,num_outputs=20,...
tensorflow中构建CNN最主要的函数之一就是conv2d(),它是实现卷积计算的核心步骤函数,作为一个初学的菜鸟,为了省得以后忘记了,现在把这个函数的具体工作方法记录下来,一方面方便自己备查,另一方面也能给后来的初学者们省一点摸索的时间。 首先,卷积的意思就是从图像的像素点上抽象出特征,然而这个特征抽取的过程并不是传...