pool=tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv, pool_size=[2, 2], strides=2) 2.tf.layers.average_pooling2d average_pooling2d( inputs, pool_size, strides, padding='valid', data_format='channels_last', name=None ) 参数和前面的最大值池化一样。 全连接dense层定义在tensorflow/python/layers/core...
#def max_pool2d(inputs,#kernel_size,#stride=2,#padding='VALID',#data_format=DATA_FORMAT_NHWC,#outputs_collections=None,#scope=None):#"VALID"模式下#输出图像大小 out_height = round((in_height - floor(filter_height / 2) * 2) / strides_height) floor表示下取整 round表示四舍五入input= ...
defconv2d(x,W):returntf.nn.conv2d(x,W,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')defmax_pool_2x2(x):returntf.nn.max_pool(x,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME') #第一层卷积,提取32种特征 W_conv1 = tf.Variable(tf.random_uniform([5, 5, 1, 32])) b_conv1 = ...
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...
model/max_pooling2d_1/MaxPool (194.69k/194.69k flops) model/max_pooling2d_2/MaxPool (115.20k/115.20k flops) model/max_pooling2d/MaxPool (112.90k/112.90k flops) model/conv2d_2/BiasAdd (86.53k/86.53k flops) model/conv2d_3/BiasAdd (86.53k/86.53k flops) ...
Conv2D(1, (1,1), strides = 1, padding = 'valid')]) 3.2.3 最大池化层 当窗口在神经层上滑动,最大池化层(Max Pooling Layer)在窗口内取最大值。 tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (2,2),strides = None, padding = 'valid', data_format = None) # 使用默认值 layer = tf....
tf.layers.max_pooling2d是最大池化层组件、定义与参数解释如下: 代码语言:javascript 复制 max_pooling2d(inputs,pool_size,strides,padding='valid',data_format='channels_last',name=None)input表示输入tensor pool_size表示输出的深度维度、也是卷积核的个数 ...
我有形状的数据 [batch_size, x, y] 而且我想将其通过最大式层传递到x和y平面中的池2D部分,使我在batch_size中为每个元素提供了这些最大值向量的2D矩阵。但是TensorFlow的 layers.max_pooling2d 要求输入具有4个维度。这是扩展每个示例的维度以具有“假人”第四维度的唯一方法?因为这样做是在我的模型后来引起...
看看padding='SAME'和'VALID'的区别,结论是和conv一样的:'VALID'是不进行padding,‘SAME'时,在根据stride和ksize到最后一步边沿max_pool的时候,是否需要padding 0来进行有效求max。 其他参数: 1.ksize和strides的4个值,分别对应x_29的每个维度,通常来说,第一个和最后一个的batch_count和channel_count都是1, ...