tf.nn.conv2d()

TensorFlow(3)CNN中的函数

tf.nn.conv2d()函数参数介绍：tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)input：
山阴少年·2024-02-10 15:43

深度学习第四课程笔记-卷积神经网络

注意这里不是矩阵的相乘，在python中使用conv_forward,在tensorflow里使用tf.nn.conv2d,在keras中使用Conv2D实现来看一个更简单的是
Da_haihuang·2024-01-04 21:39

Tensorflow(5) Tensorflow中tf.nn.conv2d()方法详解

在TensorFlow中使用tf.nn.conv2d实现卷积操作。
冰魂铁心·2023-10-25 07:44

三维点云中tf.nn.conv2d() 的用法

pointnet中就用tf.nn.conv2d()，然后封装了一下，真的很麻烦，也没什么特殊，基本可以用tf.layers层次的API替代。
猴子喜·2023-10-25 06:30

一个简单可运行的tensorflow CNN代码

#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name，与方法有关的一共五个参数
布口袋_天晴了·2023-07-14 11:04

【深度学习】tensorflow 卷积神经网络 实现手写数字识别

激活函数：tf.nn.relu(features,name=None)features:卷积后加上偏置的结果return:结果卷积层：tf.nn.conv2d(input,filter,strides=
♚人间海·2023-06-18 18:35

学习Tensorflow之卷积神经网络

.卷积神经网络发展历史2.卷积神经网络原理(1)局部感知(2)权值共享(3)边缘处理和步长(4)下采样（池化）(5)卷积后的宽度计算(6)池化后的宽度计算3.TensorFlow实现卷积神经网络(1)tf.nn.conv2d
_DiMinisH·2023-04-12 22:24

tf.nn.conv2d详解

tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现二维卷积的函数，函数原型如下：conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=True,data_format
wwwlyj123321·2023-04-09 07:42

tf.nn.conv2d()详解

tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要。
ZQSZXY·2023-04-09 07:55

tf.nn.conv2d & tf.contrib.layers.conv2d & tf.contrib.slim.conv2d

本文主要介绍前两个函数tf.nn.conv2d和tf.contrib.layers.conv2d因为tf.contrib.layers.conv2d和tf.contrib.slim.conv2d用法是相似的
WeissSama·2023-04-01 05:35

TypeError: Got an unexpected keyword argument ‘use_cudnn_on_gpu‘

layerInput=tf.nn.conv2d(model_inputs,#[batch,1,length,100]filter_weights,strides=[1,1,1,1],padding="SAME
淋雨的小蚂蚁·2023-03-31 06:30

【TensorFlow】理解tf.nn.conv2d方法

方法定义tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)参数：input
yaoyilmm·2023-02-19 04:51

卷积神经网络边缘检测实例

垂直边缘检测过程：卷积是将图片和卷积核进行卷积的过程，在python里面用的是conv_forward,tensorflow中用的是tf.nn.conv2d,在Keras中用的是Conv2D如果将一个有着
程序之巅·2023-01-05 10:31

Tensorflow入门到实战五(卷积神经网络)

方法定义tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)参数：**input
黑洲非人lyf·2022-12-30 22:46

TensorFlow中的卷积操作和反卷积操作

最近在看全连接网络的一些代码，里面的反卷积操作还是有点意思的，写个博客记录一下自己的心得，以便后续自己的查看1.卷积操作在TensorFlow中，由tf.nn.conv2d()函数来实现卷积操作，举个例子
乐安的皮卡·2022-12-27 18:12

深度学习之卷积神经网络（3）卷积层实现

1.自定义权值 在TensorFlow中，通过tf.nn.conv2d函数可以方便地实现2D卷积运算。tf.nn.conv2d基于输入X:[b,h,w,
炎武丶航·2022-12-18 13:55

Tensorflow2.0之卷积层实现

文章目录Tensorflow2.0之卷积层实现自定义权值Keras高层接口卷积层类Tensorflow2.0之卷积层实现自定义权值在TensorFlow中，通过tf.nn.conv2d函数可以方便地实现
AndSonder·2022-12-18 13:24

Tensorflow 卷积层实现

卷积运算输出大小公式：h’=(h+2Ph-k)/s+1(向下取整)w’=(w+2Pw-k)/s+1(向下取整)卷积核的大小k、步长s、填充数p、输入的高h和宽w1、自定义权值在TensorFlow中，通过tf.nn.conv2d
呆若木鸡～呆·2022-12-18 13:23

二维卷积详解，zero padding 和shape=full, same, valid详解

本文主要解释：(1)传统离散信号处理中的卷积维度L=M+N-1；(2)matlab卷积函数中的shape=full,same,valid所导致的不同卷积输出维度，和tensorflow的tf.nn.conv2d
push_·2022-12-13 21:09

【TensorFlow】卷积tf.nn.conv2d()函数使用解析 ( 附代码详解注释 )

最近在研究学习TensorFlow，在做识别手写数字的demo时，遇到了tf.nn.conv2d这个方法，查阅了官网的API发现讲得比较简略，还是没理解。
人工智能有点·2022-12-05 18:22

tf.nn.conv2d

【TensorFlow】理解tf.nn.conv2d方法(附代码详解注释)2018年06月06日14:31:32左理想fisher阅读数24046更多分类专栏：tensorflow最近在研究学习TensorFlow
林尧彬·2022-12-05 18:20

tf.nn.conv2d用法

tf.nn.conv2d：给定input和4Dfilters张量计算2D卷积。
仁义礼智信达·2022-12-05 18:13

TensorFlow基础篇（六）——tf.nn.max_pool()和tf.nn.avg_pool()

有些和卷积很相似，可以参考TensorFlow基础篇（七）——tf.nn.conv2d()（附代码详解）两个函数调用方式相同，下边讲解以tf.nn.max_pool()为例子进行加讲解。
ooMelloo·2022-12-05 18:09

python +tnesorflow 使用tf.nn.conv2d （）为什么输入和权重的shape 不一样

基于python+tensorflow的深度学习中，数据的输入一般为[batch,in_height,in_weight,in_channel]权重格式一般为[filter_height,filter_weight,in_channel,out_channels]，其中filter_height为卷积核高度，filter_weight为卷积核宽度，in_channel是图像通道数，和input的i
兔白DingZiLin·2022-12-04 13:03

tensorflow 卷积层

TensorFlow提供了tf.nn.conv2d()和tf.nn.bias_add()函数来创建你自己的卷积层。
weixin_33711641·2022-11-30 10:30

TensorFlow 添加卷积层

Tensorflow中提供了tf.nn.conv2d与tf.layers.conv2d用于添加卷积层，两者功能类似，后者为更高一级的api,和keras.layer类似。
机器学习Zero·2022-11-30 10:51

TensorFlow 卷积层

TensorFlow提供了tf.nn.conv2d()和tf.nn.bias_add()函数来创建你自己的卷积层。
Nicole_Li1095·2022-11-30 10:20

TensorFlow学习笔记——MNIST手写数字识别的CNN代码实现（代码注释详细，方便小清新入门）

1.全连接神经网络vs.卷积神经网络1.1全连接神经网络1.2卷积神经网络结构2.卷积神经网络核心函数介绍2.1卷积函数tf.nn.conv2d()2.2池化函数tf.nn.max_pool()和tf.nn.avg_pool
Colynn Johnson·2022-11-28 08:23

python卷积神经网络识别物体

python卷积神经网络识别物体介绍函数卷积：tf.nn.conv2d(...)池化函数：数据集实现导入数据预处理建立模型训练可视化评估，预测代码介绍模型：函数卷积：tf.nn.conv2d(…)参数：
weixin_42353399·2022-11-23 01:48

Tensorflow实战学习(十四)【卷积层、激活函数、池化层、归一化层、高级层】

CNN神经网络架构至少包含一个卷积层(tf.nn.conv2d)。单层CNN检测边缘。图像识别分类，使用不同层类型支持卷积层，减少过拟合，加速训练过程，降低内存占用率。
风神修罗使·2022-11-04 13:27

卷积神经网络(CNN)与TensorFlow实现

本文将结合TensorFlow代码介绍一个完整的卷积神经网络中需要用到的以下内容：输入层*reshape操作卷积层*填充(padding)*卷积(tf.nn.conv2d)*激活函数(relu)*池化(
MISADS·2022-10-06 16:47

tf.nn.conv2d 详解

文档解释tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)1给定一个input
明泽.·2022-10-01 07:52

tf.nn.conv2d详解

tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=True,data_format='NHWC',dilations=[1,1,1,1
vinnnnncy·2022-10-01 07:21

卷积函数tf.nn.conv2d详解

一语法格式tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)二参数解释
chengqiuming·2022-10-01 07:43

python深度学习tensorflow卷积层示例教程

目录一、旧版本（1.0以下）的卷积函数：tf.nn.conv2d参数：二、1.0版本中的卷积函数:tf.layers.conv2d定义参数：示例更复杂一点的一、旧版本（1.0以下）的卷积函数：tf.nn.conv2d
·2022-06-29 18:57

第十三讲：textcnn做文本分类任务，基于论文：Relation_Classification_via_Convolutional_Deep_Neural_Network

文章目录1.小序2.论文简述3.代码实战4.tf_record使用的思考1.小序  本章从真实的论文场景出发，使用TextCNN(tf.nn.conv2d)进行实战，本次实战将之前章节所讲的模型保存、tf_record
weixin_43178406·2022-02-08 10:06

tf.nn.conv2d中传入的第一二个参数的数据格式问题

看到知乎上这样一个问题：下面这个图所示，输入数据是一个2个通道3*3的数据，过滤器是一个具有两个通道的2*2的数据，按照一般卷积过程，即如果所示结果是一个通道的2*2的数据。但是在tensorflow中，我们如下实现：k=tf.constant([1,2,3,4,5,6,7,8],dtype=tf.float32,name='k')i=tf.constant([1,3,5,1,3,5,1,3,5,
西方失败9527·2021-04-25 09:21

tensorflow 常用方法及参数解释

tf.nn.conv2d：tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)input：输入图像，[图片数量
依旧那么挨揍·2020-09-16 22:30

tf.nn.conv2d与tf.layers.conv2d的区别

1.tf.nn.conv2dtf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)x,输入的图片全部信息，W即偏重W=weight_variable([5,5,1,32])#W=[h,w,channel,outchannel_size],输出空间的维度#即W是filter
田野星·2020-09-15 23:44

TensorFlow之卷积函数（conv2d、depthwise_conv2d、separable_conv2d）

1、tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)：在给定4维的输入和过滤器的张量时，计算一个2维卷积
Yimu_Zhang·2020-09-13 05:56

tensorflow 中conv2d 以及max_pool 参数设置

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name，与方法有关的一共五个参数
晓东邪·2020-09-12 09:41

tf.nn.conv2d_transpose()理解

转自并总结于padding=‘SAME’,在tf.nn.conv2d(),out_shape=[in_shape/s]#(上取整)，因此在tf.nn.conv2d_transpose()的out_shape
灬沿途有你灬·2020-09-10 14:40

卷积与池化

卷积函数：tf.nn.conv2d(input_输入（batch,h,w,channels）,filter_卷积核（k_h,k_w,k_in,k_out）,strides_卷积核的移动步长（1，s_h,
方tongxue·2020-08-25 01:40

学习笔记TF013:卷积、跨度、边界填充、卷积核

tf.nn.conv2d完成卷积运算。卷积核(kernel)，权值、滤波器、卷积矩阵或模版，filter。权值训练习得。卷积核(filter参数)权值数量决定需要学习卷积核数量。
利炳根·2020-08-23 00:26

2018-03-02tf.nn.conv2d

tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)1input是一个4维度张量，tensor，数据类型为
宇果_2fdc·2020-08-22 18:22

TensorFlow：简单的卷积层、池化层（采样层）示例

tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))bs=tf.get_variable('b',[16],initializer=tf.constant_initializer(0.1))conv=tf.nn.conv2d
NeverMoreH·2020-08-22 02:59

Tensorflow实现卷积神经网络

主要函数使用：1.conv2d函数tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=Non
王小凡wxf·2020-08-21 02:29

tf.nn.conv2d()使用

conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)input是一个4d输入[batch_size,in_height,in_width,n_channels]，表示图片的批数，大小和通道。filter是一个4d输入[filter_height,filter_width,in_ch
FesianXu·2020-08-19 01:00

TensorFlow学习笔记（三）：tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的？

tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要tf.nn.conv2d(input,filter
沫尘雪痕·2020-08-17 17:03

TensorFlow-tf.nn.conv2d 函数

今天在建立卷积模型时遇到tf.nn.conv2d函数。
张冰洋的天空·2020-08-17 17:29
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