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Strides
tensorflow与pytorch的移植转换函数对比表
名称tensorflowpytorch二维卷积tf.nn.conv2d(input_x,w,
strides
=[1,1,1,1],padding='SAME')torch.nn.Conv2d(in_channels
时光碎了天
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2020-08-04 02:24
深度学习基本组件
深度学习基本组件
Keras学习笔记5-Conv2DTranspose与Conv2D输出大小
Conv2D输出计算对于Conv2D(此处不再考虑卷积核数,即参数filters,因为设为多少,输出就是多少),输入图片矩阵为:WxW卷积核大小,kernel_size:FxF步长
strides
:S边界扩充
业余狙击手19
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2020-08-03 04:11
#
Keras学习笔记
tf.nn.conv2d() / tf.nn.depthwise_conv2d() 和 Batchsize效益
1.卷积函数tf.nn.conv2d()tf.nn.conv2d(input,filter,
strides
,padding,use_cudnn_on_gpu=True,data_format='NHWC
沈子恒
·
2020-08-03 04:27
神经网络
深度学习
matlab
图像处理
目标跟踪
OpenCV
深度学习
图像分割
卷积运算中的两种padding的取值,VALID和SAME
加入了一些自己的理解在用tensorflow写CNN的时候,调用卷积核api的时候,会有填padding方式的参数,找到源码中的函数定义如下(maxpooling也是一样):defconv2d(input,filter,
strides
Pierce_KK
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2020-08-01 10:03
『深度概念』极简图解卷积与反卷积操作
假设输入的图片input尺寸为4x4,元素矩阵为:卷积核的尺寸为3x3,其元素矩阵为:正向卷积操作:步长
strides
=1,填充padding=0,输出形状为2x2,该过程如下图所示:在上面这幅图中,底端为输入
小宋是呢
·
2020-08-01 07:27
深度学习概念
深度学习
tensorflow学习之tf.nn.conv2d
__mao的博客,原文地址:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/78004522tf.nn.conv2d(input,filter,
strides
一只放纵的死魂灵
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2020-07-30 05:37
tensorflow
超分辨率网络ESPCN中的pixel shuffle--几种代码思路(基于TF, Pytorch)
ESPCN部分首先简单的来看ESPCN的网络结构搭建conv--conv--conv--psdefnetwork(self,LR):feature_tmp=tf.layers.conv2d(LR,64,5,
strides
Serrie.
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2020-07-29 21:46
DeepLearning
pytorch
tensorflow
ValueError: Shapes (40, 4, 4, 1) and (?, 8, 8, 1) are not compatible
sess=tf.Session()batch_size=3output_shape=[batch_size,8,8,128]
strides
=[1,2,2,1]l=tf.constant(0.1,shape
oasis0312
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2020-07-29 21:33
tensorflow程序调试
tensorflow2.0 --- Conv2D
定义def__init__(self,filters:Any,kernel_size:Any,
strides
:int=(1,1),paddi
M_O_
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2020-07-29 09:32
AI
tensorflow2.0 --- MaxPool2D/MaxPooling2D
官方文档作用计算最大值池化定义def__init__(self,pool_size=(2,2),
strides
=None,padding='valid',data_format=None,**kwargs
M_O_
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2020-07-29 09:32
AI
[Keras] 使用Keras编写自定义网络层(layer)
我们可以直接通过以下代码调用:#调用一个Conv2D层fromkerasimportlayersconv2D=keras.layers.convolutional.Conv2D(filters,\kernel_size,\
strides
LandH的Blog
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2020-07-28 14:59
神经网络&Deep
Learning
【keras】Conv1D层与Dense层的连接
defbaseline_model():model=Sequential()model.add(Conv1D(filters=5,kernel_size=1,
strides
=3,input_shape=
渐远渐行丶
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2020-07-27 20:05
CNN卷积函数Conv2D()各参数的含义及用法
tf2.0关于tf.keras.layers.Conv2D()函数的官方文档,然后逐一对每个参数的含义和用法进行解释:tf.keras.layers.Conv2D(filters,kernel_size,
strides
园游会的魔法糖
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2020-07-23 00:52
CNN
卷积
深度学习
tensorflow
神经网络
Numpy中ndarray的方法与属性
Numpy库中的矩阵模块为ndarray对象,有很多属性:T,data,dtype,flags,flat,imag,real,size,itemsize,nbytes,ndim,shape,
strides
Py昊天
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2020-07-16 07:11
tf.nn.max_pool()函数的解释与用法
参数解释tf.nn.max_pool(value,ksize,
strides
,padding,name):value:池化层一般都是接在卷积层后面,用于减少参数矩阵的维度,从而减小最后全连接层的参数数目
愤怒的轮胎
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2020-07-16 05:32
TensorFlow函数翻译
tf.nn.max_pool实现池化操作
tf.nn.max_pool(value,ksize,
strides
,padding,name=None)参数是四个,和卷积很类似:value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是featuremap
lcczzu
·
2020-07-16 01:03
DeepLearning
池化层max_pool中两种paddding操作
函数原型max_pool(value,ksize,
strides
,padding,data_format="NHWC",name=None)这一解释除了tf.nn.max_pool,还适用于tf.nn.conv2d
lcczzu
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2020-07-16 01:03
Tensorflow
tf.nn.max_pool实现池化操作
tf.nn.max_pool(value,ksize,
strides
,padding,name=None)参数是四个,和卷积很类似:value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是featuremap
YLiuY
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2020-07-15 23:39
自写VGG模型
卷积核:w=[filter_height,filter_width,in_channels,out_channels]偏执核:b=[out_channels]滑动窗口:
strides
=[batch滑动步长
Joemt
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2020-07-15 18:54
深度学习
TensorFlow入门教程
神经网络相关操作1.1tf.nn.conv2(input,filter,
strides
,padding,use_cudnn_gpu=None,name=None)input:指需要做卷积的输入图像,它要求是一个
杭爱山plus
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2020-07-15 15:57
TensorFlow学习笔记
使用keras的backend对input进行conv1d
K.truncated_normal(shape=(3,40,128)))conv_layer_3=K.conv1d(a,w,data_format='channels_last')K.conv1d(x,kernel,
strides
i朱友谦
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2020-07-12 19:23
keras
backend
tensorflow
Keras Conv1d 参数及输入输出详解
0,dilation=1,groups=1,bias=True)filters:卷积核的数目(即输出的维度)kernel_size:整数或由单个整数构成的list/tuple,卷积核的空域或时域窗长度
strides
weixin_30326741
·
2020-07-12 05:41
Tensorflow池化
Tensorflow最大池化Tensorflow提供tf.nn.max_pool()函数用于对卷积层实现最大池化conv_layer=tf.nn.conv2d(input,weight,
strides
=
爱抓猫的狗
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2020-07-12 02:31
TensorFlow
二维卷积神经网络的结构理解
针对这个图,我们对应着卷积的api函数来说:tf.nn.conv2d(input,filter,
strides
,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)如上图:第一列为一张输入图像
生活不只*眼前的苟且
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2020-07-12 02:36
Python
动手学深度学习学习笔记tf2.0版(5.11 残差网络(ResNet))
activations#自定义残差层classResidual(tf.keras.layers.Layer):def__init__(self,num_channels,use_1x1conv=False,
strides
Zero_to_zero1234
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2020-07-12 00:08
tf2.0
tf2.0之动手学深度学习
深度学习
tf.nn.max_pool
tf.nn.max_pool(value,ksize,
strides
,padding,name=None)在输入上执行最大池化操作。
lonelykid96
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2020-07-11 11:29
Tensorflow
tf.nn.conv2d
tf.nn.conv2d(input,filter,
strides
,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)计算给定的4-Dinput和filter张量的2-D卷积
lonelykid96
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2020-07-11 11:29
Tensorflow
MNIST的AlexNet实现
一些关键函数的介绍tf.nn.conv2d(input,filter,
strides
,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)参数说明
ggwcr
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2020-07-11 06:17
深度学习
tensorflow中的可分离卷积
/www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/nn.html#separable_conv2dtf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,
strides
biubiubiu888
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2020-07-11 02:53
CNN
可分离卷积
Keras:Conv1D
keras.layers.Conv1D(filters,kernel_size,
strides
=1,padding='valid',data_format='channels_last',dilation_rate
子綦
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2020-07-11 00:36
卷积简介
文章目录二维卷积层二维互相关运算二维卷积层特征图和感受野填充和步幅padding-and-
strides
多输入通道和多输出通道channels1×1卷积层池化层pooling卷积神经网络(LeNet)深度卷积神经网络
SkaWxp
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2020-07-10 10:43
深度学习
tensorflow 1.0 学习:池化层(pooling)和全连接层(dense)
1、tf.layers.max_pooling2dmax_pooling2d(inputs,pool_size,
strides
,padding='valid',data_format='channels_last
weixin_33963594
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2020-07-10 08:56
Tensorflow学习(2)
1.0版本中的卷积函数:tf.layers.conv2dconv2d(inputs,filters,kernel_size,
strides
=(1,1),padding='valid',data_format
beachboy1992
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2020-07-10 04:47
Python
卷积神经网络——解决参数太多的问题
填充保证输出和输入图片的大小一样是否全0填充SAME:输入长/步长(向上取整eg:2.4取3)VALID:(输入长-核长+1)/步长(向上取整)卷积函数tf.nn.conv2d(input,filter,
strides
qq_43161793
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2020-07-10 00:15
TensorFlow学习笔记
keras中卷积层Conv2D的学习
keras.layers.convolutional.Conv2D(filters,kernel_size,
strides
(1,1),padding='valid',data_format=None,dilation_rate
bgmXBB
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2020-07-10 00:01
学习
tensorflow 学习笔记(八)- 池化层(pooling)和全连接层(dense)
1.最大池化层tf.layers.max_pooling2dmax_pooling2d(inputs,pool_size,
strides
,padding='valid',data_
pandsu
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2020-07-09 20:51
深度学习
Tensorflow学习(4)池化层和全连接层
tf.layers.max_pooling2dmax_pooling2d(inputs,pool_size,
strides
,padding='valid',data_format='channels_last
beachboy1992
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2020-07-09 09:22
Python
函数
深度学习笔记——分类模型(四)Inceptionv3
fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratordefconv2d_bn(x,filters,num_row,num_col,padding='same',
strides
wind_700
·
2020-07-09 08:43
深度神经网络
深度学习笔记——分类模型(六)ResNeXt50
importdatetimefromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimport*fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratordefGroupConv2D(input,filters,kernel_size,
strides
wind_700
·
2020-07-09 08:43
深度神经网络
tf.layers.conv2d_transpose 公式计算out_shape 计算输出的尺寸
绿色输出,灰色为卷积核,虚线网格为0,所以也可以看作是补0之后的正常卷积tf.layers.conv2d_transpose(inputs=img,filters=16,kernel_size=(6,6),
strides
smart_well_
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2020-07-09 00:08
图像处理
tf.nn.conv2d和tf.contrib.slim.conv2d的区别
这两个函数调用的卷积层是否一致,在查看了API的文档,以及slim.conv2d的源码后,做如下总结:首先是常见使用的tf.nn.conv2d的函数,其定义如下:conv2d(input,filter,
strides
weixin_34023863
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2020-07-08 16:01
tf.nn.conv2d()函数以及padding填充方式介绍
填充方式tf.nn.conv2d()函数tf.nn.conv2d()是TensorFlow中用于创建卷积层的函数,这个函数的调用格式如下:defconv2d(input:Any,filter:Any,
strides
MirrorN
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2020-07-08 05:11
Tensorflow
深度学习
tf.nn.conv2d 和tf.contrib.slim.conv2d的区别
有代码用到卷积层是tf.nn.conv2d或者tf.contrib,slim.conv2d.这两个函数调用的卷积层是否一致,查看源码如下:conv2d(input,filter,
strides
,padding
gqixl
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2020-07-07 08:45
算法
tensorflow pool3d
Conv3dtf.nn.conv3d(input,filter,
strides
,padding,name=None)Computesa3-Dconvolutiongiven5-Dinputandfilt
lingzenan
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2020-07-07 03:23
计算卷积后尺寸
这里单独把计算卷积之后的维度的公式拿出来,方便查看1.卷积后尺寸计算out_height=(in_height+2pad-filter_height)/
strides
[1]+1out_width=(in_width
萱子子子
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2020-07-06 09:55
神经网络
卷积神经网络
tf.nn.conv2d_transpose反卷积(转置卷积)
tf.nn.conv2d_transpose反卷积(转置卷积)查阅资料了许久,很多博客资料都对知识进行详细讲解,但一到
strides
,padding就一带而过,自己发现还是对于步长stride和填充padding
Seyanh Qiang
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2020-07-05 09:42
Tensorflow
【公开】智能小车项目学习记录
仿真的软件的函数,我这边尽量都整理一下Conv2DTensorFlow中函数conv2d主要实现了输入张量与设定卷积核的卷积操作,其函数形式如下:tf.nn.conv2d(input,filter,
strides
handsome programmer
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2020-07-05 06:53
智能小车
tensorflow学习笔记之conv2d函数使用
卷积操作conv2d详解tf.nn.conv2d(input,filter,
strides
,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)除去name参数用以指定该操作的
UESTC_liuxin
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2020-07-05 03:08
机器视觉
tensorflow反卷积(conv2d_transpose)
tf.nn.conv2d_transpose(value,filter,output_shape,
strides
,padding='SAME',name=None)参数的设置和conv2d(卷积还是有一定区别的
Persistently
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2020-07-04 17:36
Keras文档学习07.池化层
原文地址:文档对应地址1.MaxPooling1D层、MaxPooling2D层、MaxPooling3D层作用:最大值池化keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2,
strides
达瓦里氏吨吨吨
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2020-07-01 23:19
Keras学习
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