x = tf.reshape(x, [1,3,4,1]) avg_pool_2d = tf.keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=(2,2), strides=(2,2), padding='valid') avg_pool_2d(x) <tf.Tensor:shape=(1,1,2,1), dtype=float32, numpy= array([[[3.5], [5.5]]], dtype=float32)> 例如,对于strides=(1, 1)和pa...
代码: layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2),strides=(2,1)) 输出:
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 ...
代码: layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2),strides=(2,1)) 输出:
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。
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...
contrib.layers.l2_regularizer(0.003)) #上步添加正则化约束 logits= tf.layers.dense(inputs=dense2, units=10, activation=None) 常见其他函数: Input(…): 用于实例化一个输入 Tensor,作为神经网络的输入。 average_pooling1d(…): 一维平均池化层 average_pooling2d(…): 二维平均池化层 average_pooling3d(...
tf.layers.dense 参考:https://cuiqingcai.com/5715.html tf.layers 模块提供的方法有: Input(…): 用于实例化一个输入 Tensor,作为神经网络的输入。 average_pooling1d(…): 一维平均池化层 average_pooling2d(…): 二维平均池化层 average_pooling3d(…): 三维平均池化层...
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。
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') ...