该参数的默认值是~/.keras/keras.json中设置的值,若从未设置过,则为“channels_last”。 其他参数还包括:use_bias;kernel_initializer;bias_initializer;kernel_regularizer;bias_regularizer;activity_regularizer;kernel_constraints;bias_constraints。 代码: layers.Conv2D(64,[1,1],2,padding='same',activation...
使用tf.keras.layers.Conv2D时需要注意的事项: 输入数据的维度:确保输入数据的维度与Conv2D层期望的维度相匹配,特别是input_shape参数的正确性。 参数调整:卷积核的大小、数量、步长和填充方式等参数对模型的性能有很大影响,需要根据具体任务进行调整。 激活函数:选择合适的激活函数对于模型的非线性建模能力至关重要。
conv = MyConv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3)) 在上述示例中,我们创建了一个名为MyConv2D的自定义类,继承自tf.keras.layers.Conv2D类。在MyConv2D的构造函数中,我们可以设置Conv2D的默认参数,例如strides、padding等。同时,我们还添加了一个自定义的默认参数my_default_param。 通过使用自定义的MyConv...
keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel...
Conv2D继承自Conv类。所以filter参数也赋值到Conv类的filters参数里面。在上面Conv类的build方法里面可以看到,filters参数同input_channel参数连接到kernel_size后面。所以filters参数是kernel_shape四元组的最后一个元素。而kernel_shape元祖格式为(height,width,input_channel, output_channel)所以filter就是卷积操作后结果输...
2. tf.layers.conv2d 这是tensorflow 更高一级的api,和keras.layer类似 conv2d(inputs,#输入的张量filters,#卷积过滤器的数量kernel_size,#卷积窗口的大小strides=(1, 1),#卷积步长padding='valid',#可选,默认为 valid,padding 的模式,有 valid 和 same 两种,大小写不区分。data_format='channels_last',#...
(1)tf.nn.conv2d (2)keras.layers.Conv2D 方式1是函数调用方式,方式2是keras layer方式调用。 一、tf.nn.conv2d 函数说明如下: tf.nn.conv2d(input, filters, strides, padding, data_format='NHWC', dilations=None, name=None) 参数说明:输入:input=[b,h,w,c], filters=[h_f,w_f,c,c_out]...
tf.nn.conv2d、tf.layers.conv2d、tf.contrib.slim.conv2d理解 tf.nn是最基础的层,需要自己定义权重等,如tf.nn.conv2d,tf.nn.max_pool等。 tf.layers,tf.contrib.slim是较为高级的层。 1. tf.nn.conv2d tf.nn.conv2d参数详解见这里 2. tf.layers.conv2d tf...tf...
tf.keras.layers.Conv1D():普通一维卷积,常用于文本。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3)×卷积核个数 tf.keras.layers.Conv2D():普通二维卷积,常用于图像。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3)×卷积核个数 tf.keras.layers.Conv3D():普通三维卷积,常用于视频。参数个数 = 输入通道数×卷...