我们改写第十三节的程序,卷积函数我们使用tf.contrib.layers.conv2d(),池化函数使用tf.contrib.layers.max_pool2d()和tf.contrib.layers.avg_pool2d(),全连接函数使用tf.contrib.layers.fully_connected()。 回到顶部 一tf.contrib.layers中的具体函数介绍 1.tf.contrib.layers.conv2d()函数的定义如下: defconvolu...
我得到的输出张量维度与预期不同。 这是因为默认情况下, slim.conv2d 使用相同的填充,而 tf.layers.conv2d 使用有效的填充。 如果你想重现完全相同的行为,这里是正确的实现: x = tf.layers.conv2d(x, 256, 3, padding='same') 反对 回复 2021-06-15 2 回答 0 关注 298 浏览 关注 慕课专栏 更多 ...
self.conv3 = tf.contrib.layers.convolution2d( \ inputs=self.conv2,num_outputs=64,kernel_size=[3,3],stride=[1,1],padding='VALID', biases_initializer=None) self.conv4 = tf.contrib.layers.convolution2d( \ inputs=self.conv3,num_outputs=512,kernel_size=[7,7],stride=[1,1],padding='...
WARNING:tensorflow:From /cache/user-job-dir/code/layers.py:29: The name tf.layers.MaxPooling2D is deprecated. Please use tf.compat.v1.layers.MaxPooling2D instead. WARNING:tensorflow:From /cache/user-job-dir/code/layers.py:61: The name tf.layers.Conv2DTranspose is deprecated. Please use tf...
self.conv4=tf.contrib.layers.convolution2d( \ inputs=self.conv3,num_outputs=512,kernel_size=[7,7],stride=[1,1],padding='VALID', biases_initializer=None)#We take the output from the final convolutional layer and split it into separate advantage and value streams.self.streamAC,self.stream...
3. 基于tf.layers的模型 tf.layers模块用于包含依赖于tf.variable_scope来定义和重用变量的层函数。 转换前 def model(x, training, scope=’model’): with tf.variable_scope(scope, reuse=tf.AUTO_REUSE): x = tf.layers.conv2d(x, 32, 3, activation=tf.nn.relu, kernel_regularizer = tf.contrib....
super(ConvBlock, self).__init__() self.conv = tf.keras.layers.Conv2D(num_filters, kernel_size, padding="same", use_bias=False, kernel_initializer="he_normal", kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(weight_decay)) self.bn = tf.keras.layers.BatchNormalization() ...
x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation=tf.nn.relu)(inputs) x = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=2)(x) x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), ...
这是因为默认情况下,slim.conv2d使用same填充方式,而tf.layers.conv2d使用valid填充方式。 如果你想要复制完全相同的行为,这里是正确的实现: x = tf.layers.conv2d(x, 256, 3, padding='same') - Olivier Dehaene 谢谢!问题已解决。 - Drew M 6 tf.slim包的描述可以更好地解释它与普通TensorFlow的区别...
使用函数封装库tf.contrib.layers 转载自:第十六节,使用函数封装库tf.contrib.layers tf.contrib.layers是TensorFlow中的一个封装好的高级库,卷积函数使用tf.contrib.layers.conv2d(),池化函数使用tf.contrib.layers.max_pool2d()和tf.contrib.layers.avg_pool2d(),全连接函数使用tf.contrib.layers...CRF...