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...
max pooling的话就是这个最大值。 回到顶部 1.2 Max/Avg pooling实现 Max/Avg pooling 回到顶部 2 upsample(上采样) tf.keras.layers.UpSampling2D( size=(2, 2), data_format=None, interpolation='nearest', **kwargs ) 参数: size: int或者tuple,行与列的采样数,一个int表示两个值都相同。 data_forma...
# 存放DropOut参数的容器 drop = tf.placeholder(tf.float32) #训练时为0.25 测试时为0 # 定义卷积层 conv0 conv0 = tf.layers.conv2d(xs, 20, 5, activation=tf.nn.relu) #20个卷积核 卷积核大小为5 Relu激活 # 定义max-pooling层 pool0 pool0 = tf.layers.max_pooling2d(conv0, [2, 2], [2...
defAlexnet32():inputs1=Input(shape=(32,32,1))conv1=Conv2D(filters=16,kernel_size=3)(inputs1)BN1=BatchNormalization()(conv1)act1=Activation('relu')(BN1)pool1=MaxPooling2D(pool_size=3,strides=1)(act1)conv4=Conv2D(filters=32,kernel_size=3,padding='same')(pool1)BN2=BatchNormalization...
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。一般从卷积层过渡到全连接层时使用,是Flatten的替代方案。 GlobalAvgPool2D: 全局平均池化层。每个通道仅保留一个值。
pooling1 = max_pool_2x2(conv2d_relu1) #第二层卷积,提取64种特征 W_conv2 = tf.Variable(tf.random_uniform([5, 5, 32, 64])) b_conv2 = tf.constant(0.1, shape=[64]) h_conv2 = conv2d(pooling1, W_conv2) conv2d_relu2 = tf.nn.relu(h_conv2 + b_conv2) ...
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...
max_pooling2d( inputs, pool_size, strides, padding='valid', data_format='channels_last', name=None ) 参数说明如下: AI异构 2020/07/29 5330 TF图层指南:构建卷积神经网络 神经网络卷积神经网络 本文介绍了如何利用TensorFlow搭建一个简单的CNN模型来识别MNIST数据集中的手写数字。首先,介绍了CNN模型的基本...