x = tf.reshape(x, [1,3,3,1]) avg_pool_2d = tf.keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=(2,2), strides=(1,1), padding='valid') avg_pool_2d(x) <tf.Tensor:shape=(1,2,2,1), dtype=float32, numpy= array([[[3.], [4.]], [[6.], [7.]]], dtype=float32)> 例如,对于...
tf.keras.layers.MaxPooling2D/AveragePooling2D可配置的参数,主要有: pool_size:池化kernel的大小。如取矩阵(2,2)将使图片在两个维度上均变为原长的一半。为整数意为各个维度值都为该数字。 strides:步长值。 其他参数还包括:padding;data_format。 代码: layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2),s...
tf.keras.layers.AveragePooling2D.count_params count_params() Count the total number of scalars composing the weights. Returns: An integer count. Raises: ValueError: if the layer isn't yet built (in which case its weights aren't yet defined). tf.keras.layers.AveragePooling2D.from_config ...
y = tf.compat.v1.layers.average_pooling2d(x, pool_size=2, strides=2) 后: 要使用 TF1 函数层迁移代码,请使用 Keras 函数 API: x = tf.keras.Input((28,28,1)) y = tf.keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=2, strides=2)(x) model = tf.keras.Model(x, y)...
tf.keras.layers.AveragePooling2D(): 二维平均池化层。 tf.keras.layers.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。 tf.keras.layers.GlobalAvgPool2D(): 全局平均池化层。每个通道仅保留...
tf.keras.layers.AveragePooling2D(): 二维平均池化层。 tf.keras.layers.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。 tf.keras.layers.GlobalAvgPool2D():全局平均池化层。每个通道仅保留一个值。
在本文中,您将发现Keras和tf.keras之间的区别,包括TensorFlow 2.0中的新增功能。 万众期待的TensorFlow 2.0于9月30日正式发布。 虽然肯定是值得庆祝的时刻,但许多深度学习从业人员(例如耶利米)都在挠头: 作为Keras用户,TensorFlow 2.0版本对我意味着什么?
from tensorflow.keras.layers import AveragePooling2D, GlobalAveragePooling2D,UpSampling2D,Reshape fromtensorflow.keras.models import Model def deepLabV3_plus(shape): """input""" inputs = Input(shape) """encoder""" encoder = ResNet50(weights="imagenet",include_top=False,input_tensor=inputs) ...
tf.keras.layers.AveragePooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(120, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(84, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ...
也就是说,Conv2D层与Conv2DTranspose互为反操作;MaxPooling2D与UpSampling2D互为反操作。卷积与反卷积,池化与反池化。 1encoder_input = keras.Input(shape=(28, 28, 1), name='img')2x = layers.Conv2D(16, 3, activation='relu')(encoder_input)3x = layers.Conv2D(32, 3, activation='relu')(x)...