num_outputs=20,kernel_size=3,stride=4)de_weight=tf.get_variable('de_weight',shape=[3,3,3,20])deconv1=tf.nn.conv2d_transpose(conv1,filter=de_weight,output_shape=tf.shape(inputs),strides=[1,3,3,1],padding='SAME')loss=deconv1-inputs...
TensorFlow中的conv2d_transpose是一个用于反卷积操作的函数。它用于将输入数据通过卷积核进行反卷积操作,从而实现上采样或者图像恢复的功能。 梯度(Gradient)是指函数在某一点处的变化率或者斜率。在机器学习和深度学习中,梯度是指损失函数对于模型参数的偏导数。通过计算梯度,我们可以确定损失函数在当前参数值处的变化方...
conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding="SAME", data_format="NHWC", name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共六个参数:第一个参数value:指需要做反卷积的输入图像,它要求是一个Tensor第二个参数filter:卷积核,它要求是一个Tensor,具有[filter_height, filter...
transpose_v = tf.layers.conv2d_transpose(inputs=img_t, filters=16, kernel_size=(6, 6), strides=(2, 2), padding='valid') transpose_s = tf.layers.conv2d_transpose(inputs=img_t, filters=16, kernel_size=(6, 6), strides=(2, 2), padding='same') print('valid 输出尺寸:', transp...
nn.conv2d_transpose(inp, w, out_shape, strides=[1, 1, 1, 1], padding="SAME") var = tf.nn.bias_add(var, b) if not dropout_prob is None: var = tf.nn.relu(var) var = tf.nn.dropout(var, dropout_prob) return var weights = { "conv1": tf.Variable(tf.random_normal([3, ...
defconv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding="SAME", data_format="NHWC", name=None): 具体参数说明如下: value:代表通过卷积操作之后的张量,一般用NHWC类型。如果是NHWC类型,形状[batch, height, width, in_channels],如果是NCHW类型,形状为[batch, in_channels, height, width]。
它的基本原理和BP算法是一样的,也包含同样的三个步骤: 首先确定参数的初始化值,然后 1.前向计算每个神经元的输出值;于是,就有了代价函数的值,接下来需要算出各个参数的梯度,从而能够让参数沿梯度下降。 2.反向计算每个神经元的误差项值,它是误差函数E对神经元j的加权输入的偏导数; ...
付安琪 it渣渣 这里的transpose运算是反卷积过程 发布于 2018-06-26 10:49 深度学习(Deep Learning) 神经网络 写下你的评论... 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 无障碍模式 验证码登录 密码登录 ...
tf.nn.conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding='SAME', name=None) 参数的设置和conv2d(卷积还是有一定区别的),比如第二个参数:先写output_channels,再写in_channels 这里的filter与conv2d有一点区别,反卷积【height,width,output_channels,in_channels】;卷积【height,width,in_channels...
6,TensorFlow 卷积(Conv)实现 从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解,对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。下面以通俗易懂的方式对卷积的原理进行实现。 注意:这里只针对 batch_size = 1,padding='SAME', stride=[1, 1, 1, 1]进行实验和解释,如果其他不是这个参数设置,...