tf.nn.conv2d()

【TensorFlow】tf.nn.conv2d底层卷积实现+filter计算原理

本来想转载底层实现过程的，结果发现原文中的实验2错误，在这里说明下fliter工作过程：输入层：就是输入的图像，有可能是三通道的有可能是单通道的filter:深度与输入层的深度(通道数)相同输出层：输出层的就是filter遍历输入层后的的计算结果。具体的计算过程如下：输出层的深度等于filter的个数！每一个filter遍历输入层会产生一个深度的输出层，那么n个输出层就会产生n个深度的输出层（也就
令仪.雅·2020-08-17 17:39

tf.nn.conv2d

importnumpyasnpfilter_primes=np.array([2.,3.,5.,7.,11.,13.],dtype=np.float32)x=tf.constant(np.arange(1,13+1,dtype=np.float32).reshape([1,1,13,1]))filters=tf.constant(filter_primes.reshape(1,6,1,1))val
weixin_33714884·2020-08-17 16:18

TensorFlow conv2d原理及实践

tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)官方教程说明：给定四维的
自我修炼的小石头·2020-08-17 15:09

tensorflow学习：tf.nn.conv2d 和 tf.layers.conv2d

看了很多tensorflow卷积的例子，有的用了tf.nn.conv2d，有的用了tf.layers.conv2d，那么这两个究竟有啥不同呢？
wanglitao588·2020-08-17 15:31

tf.nn.conv2d理解

文档解释tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)给定一个input
mstar1992·2020-08-17 15:49

tf.nn.conv2d（） 参数说明

tf.nn.conv2d用法详解tf.nn.conv2d()我们已经知道这个函数是用于做二维卷积的，但是他容易和tf.layers.conv2d()混淆。
漫山·2020-08-17 13:36

tf.nn.conv2d()

tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)根据4维的input
qiqiaiairen·2020-08-17 13:09

tf.nn.conv2d() 函数详解

tf.truncated_normal([2,7,3,1]))W=tf.Variable(tf.truncated_normal([2,3,1,8],stddev=0.1,seed=1),name='W')conv=tf.nn.conv2d
Who is abc·2020-08-17 13:58

卷积操作 tensorflow tf.nn.conv2d

卷积操作待补充tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)data_format
lxg0807·2020-08-17 13:20

TensorFlow tf.nn.conv2d()介绍

一、tf.nn.conv2d()函数python版本的定义：tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None
guoyunfei20·2020-08-17 12:56

TensorFlow - tf.nn.conv2d

TensorFlow-tf.nn.conv2dflyfish函数说明原文tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name
flyfish1986·2020-08-17 12:56

tf.nn.conv2d()使用

原文地址：https://blog.csdn.net/loseinvain/article/details/78935192conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)
THMAIL·2020-08-17 11:36

Tensorflow中tf.nn.conv2d的实现原理

先解释一下tf.nn.conv2d函数：tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,
冯爽朗·2020-08-17 10:09

【TensorFlow笔记2.1】tf.nn.conv2d，tf.nn.max_pool

tf.nn.conv2d函数解析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
取取经·2020-08-13 19:15

卷积神经网络的padding规则

卷积函数tf.nn.conv2d声明：这里记录的是李金洪老师《深度学习之TensorFlow》一书上的知识点TensorFlow里使用tf.nn.conv2d函数来实现卷积，其格式如下。
ali123aa·2020-08-13 13:01

Tensorflow中tf.nn.conv2d方法

方法定义conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=True,data_format="NHWC",dilations=[1,1,1,1],name=None)参数说明input：input是一个形状为[batch,in_height,in_width,in_channels]的tensor，其中batch为每个batch中数据的数量；
Juicewyh·2020-08-13 11:06

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·2020-08-04 02:24

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

tensorflow学习之tf.nn.conv2d

本文借鉴了CSDN：xf__mao的博客，原文地址：https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/78004522tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=True,data_format=‘NHWC’,dilations=[1,1,1,1],name=None)参
一只放纵的死魂灵·2020-07-30 05:37

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·2020-07-16 01:03

tf.reshape()函数是怎样将一个一维张量变更为适合tf.nn.conv2d（）运算的4维张量的（输入图像的通道数为2）？

初读代码，不太理解tf.reshape()函数是怎样将一个一维张量变更为适合tf.nn.conv2d()运算的4维张量的（输入图像的通道数为2）。
闪闪·Style·2020-07-15 07:09

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。
ahua2886·2020-07-14 07:56

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·2020-07-12 02:31

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·2020-07-12 02:36

TF之CNN：Tensorflow构建卷积神经网络CNN的简介、使用方法、应用之详细攻略

TF之CNN：Tensorflow构建卷积神经网络CNN的简介、使用方法、应用之详细攻略目录TensorFlow中的卷积有关函数入门1、tf.nn.conv2d函数案例应用1、TF之CNN：Tensorflow
一个处女座的程序猿·2020-07-11 19:03

TensorFlow2.0 卷积层实现

一、自定义权值tf.nn.conv2d基于输入X:[batch_size,高，宽，通道数]和卷积核W:[卷积核大小，卷积核大小，输入通道数，卷积核数量]进行卷积运算，得到输出O[batch_size，新的高
蕾姆233·2020-07-11 17:12

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
lonelykid96·2020-07-11 11:29

tf.nn.conv2d和tf.contrib.slim.conv2d的区别

tf.nn.conv2d和tf.contrib.slim.conv2d的区别原文（链接）在查看代码的时候，看到有代码用到卷积层是tf.nn.conv2d，但是也有的使用的卷积层是tf.contrib.slim.conv2d
kaisa158·2020-07-11 09:05

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·2020-07-11 06:17

tensorflow tf.nn.conv2d中filter和tf.layers.conv2d中filters的区别

tf.nn.conv2d中filter如tensorflow官网解释：filter:ATensor.Musthavethesametypeasinput.A4-Dtensorofshape[filter_height
仙女势力·2020-07-10 12:45

8 卷积神经网络——解决参数太多问题

8-1卷积函数使用手动生成一个55的矩阵来模拟图片，定义一个22的卷积核，来测试tf.nn.conv2d函数里的不同参数，验证其输出结果。
大春SSC·2020-07-10 10:39

卷积神经网络——解决参数太多的问题

步长步长指的是每次移动的距离单位padding1.输入图片全0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
qq_43161793·2020-07-10 00:15

tf.nn.conv2d和tf.contrib.slim.conv2d的区别

在查看代码的时候，看到有代码用到卷积层是tf.nn.conv2d，但是也有的使用的卷积层是tf.contrib.slim.conv2d，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
weixin_34023863·2020-07-08 16:01

tf.nn.conv2d()函数以及padding填充方式介绍

tf.nn.conv2d()函数中填充方式的理解本篇的主要内容：tf.nn.conv2d()函数tf.nn.conv2d()函数中padding的SAME填充方式tf.nn.conv2d()函数tf.nn.conv2d
MirrorN·2020-07-08 05:11

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·2020-07-07 08:45

【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·2020-07-05 06:53

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·2020-07-05 03:08

吴恩达深度学习卷积神经网络学习笔记(1)

1垂直边缘检测器图1.1实现上图的卷积运算：python中使用函数conv_forward在tensorflow中使用函数tf.nn.conv2d在keras框架中使用函数Conv2D其实这个就是数字图像处理里图像分割里面的梯度算子
steadfastly·2020-07-01 05:52

【TensorFlow】理解tf.nn.conv2d方法 ( 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。
zuolixiangfisher·2020-06-30 19:59

【TensorFlow】关于卷积和pooling层的输出维度问题和相应的参数设置

tensorflowshape设置问题：整形：x_image=tf.reshape(xs,[-1,28,28,1])#-1表示最后一行，即num_sample:样本数量#[28,28]图片size#1表示输出通道数卷积层：tf.nn.conv2d
zsWang9·2020-06-30 19:29

tensorflow常见算子学习笔记(一)：conv2d

函数说明tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)(1)conv2d参数说明input:[batch
weixin_37997371·2020-06-28 20:05

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。
DonkeyJason·2020-06-27 12:13

TensorFlow学习：卷积层conv2d参数

卷积层参数解释tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=bool,data_format，name=None)input：指定需要做卷积的输入图像
wyw66·2020-06-27 07:43

tensorflow中卷积神经网络中 步长stride的定义

在tensorflow中，卷积神经网络的使用方法如下：tf.nn.conv2d(input,filter,striders,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None
sunshinefcx·2020-06-26 16:30

Tensorflow-可视化VGG19

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ioimportscipy.misc#定义一些函数#卷积def_conv_layer(input,weights,bias):conv=tf.nn.conv2d
s729193140·2020-06-26 06:53

【TensorFlow学习笔记（三）】常用函数：卷积

维卷积的和tf.nn.convolution(input,filter,padding,strides=None,dilation_rate=None,name=None,data_format=None)tf.nn.conv2d
roguesir·2020-06-26 06:55

招商Fintech学习笔记 - 深度学习 - tensorflow 实现卷积层

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。
噜噜的小苹果·2020-06-25 16:47

tensorflow 两层卷积手写识别字体

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
myhome908·2020-06-24 16:19

TensorFlow之conv2d函数解析

TensorFlow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,  padding,  use_cudnn_on_gpu
JIN_嫣熙·2020-06-24 11:44

基于opencv和Tensorflow的实时手势识别（2）

（1）分析：输入的图片大小是200*200这里我们采用网络的架构如下：**注：在tensorflow中tf.nn.conv2d()中padding的参数有两种“SAME”和“VALID”:使用
ifruoxi·2020-06-23 17:53
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