TensorFlow的max_pooling2d函数需要秩4的输入是因为它是用于二维图像数据的池化操作。池化操作是在卷积神经网络中常用的一种操作,用于减小特征图的尺寸并提取主要特征。 在TensorFlow中,max_pooling2d函数的输入是一个四维的张量,通常表示为batch_size, height, width, channels。其中,batch_size表示每次训练时输入的...
from .pooling import GlobalAveragePooling3D 三. 分析其输入输出 在keras中使用时直接调用即可 from keras.layers import MaxPooling1D, MaxPooling2D, MaxPooling3D, AveragePooling1D, AveragePooling2D, AveragePooling3D, GlobalMaxPooling1D, GlobalMaxPooling2D, GlobalMaxPooling3D, GlobalAveragePooling2D, GlobalA...
LocallyConnected2D: 二维局部连接层。类似Conv2D,唯一的差别是没有空间上的权值共享,所以其参数个数远高于二维卷积。 MaxPool2D: 二维最大池化层。也称作下采样层。池化层无可训练参数,主要作用是降维。 AveragePooling2D: 二维平均池化层。 GlobalMaxPool2D: 全局最大池化层。每个通道仅保留一个值。一般从卷积层...
1tf.nn.max_pool(2value,3ksize,4strides,5padding,6data_format='NHWC',7name=None8) 池化与卷积差不多(个人认为!),原因在于池化类似于亚采样。 1tf.layers.max_pooling2d(2inputs,3pool_size,4strides,5padding='valid',6data_format='channels_last',7name=None8)...
import tensorflow as tf import numpy as np # 定义一个最大池化层,窗口大小为 2x2,步长为 2,使用 'valid' 填充 max_pool_layer = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=2, padding='valid') # 生成一个随机输入张量,形状为 [batch_size, height, width, channels] input_tensor...
本报告讨论了非常厉害模型优化技术 —— 知识蒸馏,并给大家过了一遍相关的TensorFlow的代码。 “模型集成是一个相当有保证的方法,可以获得2%的准确性。“—— Andrej Karpathy 我绝对同意!然而,部署重量级模型的集成在许多情况下并不总是可行的。有时,你的单个...
获取shape import tensorflow as tf tensor = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[200, 200, ...
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max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 55, 55, 64) 0 ___ conv2d_1 (Conv2D) (None, 53, 53, 128) 73856 ___ global_average_pooling2d_3 ( (None, 128) 0 ___
conv2d_relu2 = tf.nn.relu(h_conv2 + b_conv2) pooling2 = max_pool_2x2(conv2d_relu2) 打印一下两层卷积处理过程的数据变化,可以为: sess = tf.InteractiveSession() tf.global_variables_initializer().run() print 'input_data: ', np.shape(input_data) ...