14. TensorFlow函数:tf.nn.conv1d
在用tensorflow做一维的卷积神经网络的时候会遇到tf.nn.conv1d和layers.conv1d这两个函数,但是这两个函数有什么区别呢,通过计算得到一些规律。 1.关于tf.nn.conv1d的解释,以下是Tensor Flow中关于tf.nn.conv1d的API注解: Computes a 1-D convolution given 3-D input and filter tensors. Given an input tens...
kernel=np.array(np.arange(1,1+4), dtype=np.float32).reshape([2,2,1]) # 进行conv1d卷积 conv1d=tf.nn.conv1d(a, kernel,1,'VALID') with tf.Session() as sess: # 初始化 sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(conv1d)) 输出: 卷积层输出维度计算: outlength= 向...
tf.nn.conv1d是TensorFlow中的一个函数,用于进行一维卷积操作。 tf.nn.conv1d函数的参数包括输入张量、卷积核张量、步长、填充方式等。它可以用于处理一维的时间序列数据,如音频信号、文本数据等。 优势: 高效的卷积计算:tf.nn.conv1d使用高度优化的算法来执行卷积操作,能够在大规模数据上高效地进行计算。 灵活的...
tf.nn 一、函数列表 主要用来搭建神经网络。 all_candidate_sampler(): 生成所有类的集合。 atrous_conv2d(): 无源卷积(又称孔卷积或膨胀卷积)。 atrous_conv2d_transpose(): atrous_conv2d的转置。 avg_pool(): 对输入执行平均池操作。 avg_pool1d(): 对输入执行平均池操作。
(6)函数tf.nn.conv2d_transpose(value, filter, output_shape,strides, padding='SAME',data_format='NHWC',name=None)为conv2d的转置。 (7)函数tf.nn.conv1d(value, filters, stride, padding , use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)与二维卷积类似 ...
tensorflow tf.nn.conv1d 的真实含义(不是为了TextCNN而设计),看源码https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v2.4.1/tensorflow/python/ops/nn_ops.py是在卷积核的filter_height这位强行置为1,即一个宽为1的长条卷积核
#1.卷积 #tf.layers.conv2d需定义3个参数,激活函数一般也指定 conv2d(inputs, #需定义,同上面,必须是4维张量 filters, #需定义,1个整数,卷积过滤器的数量,对应于tf.nn.conv2d中的out_channels kernel_size, #需定义,1个或2个整数,表示卷积窗的高和宽(filter_height, filter_width)。1个整数表示高宽相等...
和metric的定义类似,我们可以使用tf.keras.backend来定义,但是不能转化为numpy了,因为转化为numpy之后,tf底层无法识别numpy数据类型,无法针对自定义的loss进行autograd,不过其实直接用backend基本够了,自带的函数基本上和常见的numpy函数是一样的。 当然,这里backend也可以直接替换为tf的各种math function。
max_pooling1d(…): 一维最大池化层 max_pooling2d(…): 二维最大池化层 max_pooling3d(…): 三维最大池化层 separable_conv2d(…): 二维深度可分离卷积层 dense dense,即全连接网络,layers 模块提供了一个 dense() 方法来实现此操作,定义在 tensorflow/python/layers/core.py 中,下面我们来说明一下它的用...