tf.nn.conv2d()

Tensorflow常用api汇总

tf.nn.conv2d这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要链接：http://www.cnblogs.com/welhzh/p/6607581.htmltf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessorimporttensorflowastftf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProces
Levy_Y·2018-11-05 11:27

Tensorflow常用api汇总

tf.nn.conv2d这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要链接：http://www.cnblogs.com/welhzh/p/6607581.htmltf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessorimporttensorflowastftf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProces
Levy_Y·2018-11-05 11:27

Tensorflow学习笔记: tf.nn.conv2d函数与tf.nn.depthwise_conv2d函数

tf.nn.conv2d与depthwise_conv2d函数参数计算过程卷积计算padding="VALID"padding="SAME"参数首先需要注意的是,tf.nn.conv2d与tf.nn.depthwise_conv2d
倒影丶年华·2018-10-28 11:21

【TensorFlow】tf.nn.max_pool实现池化操作

blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53453926maxpooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】tf.nn.conv2d
Candy_GL·2018-10-17 20:58

TensorFlow学习笔记

残差单元2.2dropout层2.3批规范化batch_norm2.4全局平局池化globalaveragepooling2.5tf.losses模块2.5正则化2.6滑动平均方法3.卷积,反卷积,空洞卷积tf.nn.conv2d
pan_jinquan·2018-10-11 14:57

tensorflow和pytorch里卷积是如何实现的

1、tf.nn.conv2d()de
别理我这个小可爱·2018-10-08 16:24

TensorFlow --卷积神经网络之 tf.nn.conv2d与tf.nn.max_pool

最近在研究学习TensorFlow，在做识别手写数字时，遇到了tf.nn.conv2d这个方法，其中有些方法还不是很清楚，于是网上搜索后，记录如下：卷积神经网络的核心是对图像的“卷积”操作tf.nn.conv2d
不曾走远~·2018-09-26 17:25

Tensorflow学习笔记：卷积层的实现

tensorflow中主要是用到了tf.nn.conv2d()这个函数,来进行卷积的计算，函数常用的参数如下：tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding)input
岛上的道长·2018-09-04 11:47

tensorflow中tf.nn.conv2d()函数

tensorflow中二维卷积函数tf.nn.conv2d()定义：defconv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=True,data_format
-牧野-·2018-09-04 08:02

tf.nn.conv2d 你不知道的那些事儿

在处理图像类的数据集的时候，每张图片通常是用一个向量存储的，那么此时问题就来了：当我们在reshape的时候，到底该怎么填写维度呢？举个例子吧！现有两张RGB三通道的图片，假设第一张的三个通道对应的像素值矩阵如下，第二张将（48~95）同样按此排列。R=⎡⎣⎢⎢⎢0481215913261014371115⎤⎦⎥⎥⎥G=⎡⎣⎢⎢⎢16202428172125291822263019232731⎤⎦
空字符·2018-08-28 19:53

Tensorflow CNN卷积的理解

Tensorflow中的卷积函数tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)第一个参数input：
YANWeichuan·2018-08-21 10:32

理解 tf.nn.conv2d卷积操作

tf.nn.conv2dtf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=True,data_format='NHWC',dilations=[1,1,1,1],name=None)在给定4-D输入和滤波器（filter）张量的情况下计算2-D卷积。inputtensorshape：[batch,in_height,in_widt
z止于至善·2018-08-14 15:52

slim.conv2d以及slim.convolution2d与tf.nn.conv2d的不同

前言Slim是一个简化构建，训练和评估神经网络的库：允许用户通过消除样板代码来更紧凑地定义模型。这是通过使用参数范围和许多高级层和变量来实现的。这些工具提高了可读性和可维护性，降低了复制和粘贴超参数值的错误发生的可能性，并简化了超参数调整。通过提供常用的正则化器使开发模型变得简单。Slim可以轻松扩展复杂模型，并通过使用预先存在的模型检查点来热启动训练算法。首先slim.conv2d与slim.c
chestnut--·2018-08-13 15:25

Tensorflow卷积与反卷积（目前看到的最详细的解释）

卷积操作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
放牛娃不吃草·2018-07-28 22:06

tf conv2d 函数 和CNN实现

tf.nn.conv2d函数，在tf技术解释与实践中解释的很清楚。尤其是参数。现在还是来总结一下。
cjneo·2018-07-22 23:03

TF-卷积函数 tf.nn.conv2d 介绍

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
芦金宇·2018-07-17 15:16

卷积网络中卷积和池化之后，图像的尺寸变化

VALID”：只会丢掉最右边的列（或最底部的行）“SAME”：尝试向左或右均匀填充，但如果添加的列数是奇数，它将向右添加偶数，向左侧添加奇数个列（向下添加偶数个列，向上添加奇数个列）在tensorflow中，tf.nn.conv2d
feng_jiakai·2018-07-17 11:38

函数conv2d参数stride，padding的理解

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
liangjiubujiu·2018-07-10 10:40

TensorFlow 入门 第一课--基本函数学习（2）：tf.nn.conv2d 、tf.contrib.layers.flatten、tf.nn.max_pool 详解

tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,data_format=’NHWC’)完成CNN卷积运算，其中：input:4-D的Tensor,每个dimension
qq_28224015·2018-07-01 17:49

tensorflow手册cifar10.py（alexnet，卷积神经网络）的一些理解

以下只写一些我花了点时间才理解的东西：1、卷积tf.nn.conv2d()函数的理解：它其中有第二个参数是[filter_height,filter_width,in_channels,out_channels
0XIX0·2018-06-26 19:27

CNN卷积参数解析-tf.nn.conv2d

tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)input：待卷积的数据
csdn_persist·2018-06-23 21:14

CNN卷积参数解析-tf.nn.conv2d

tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)input：待卷积的数据
csdn_persist·2018-06-23 21:14

tensorflow 中conv2d 以及max_pool 参数设置

1、tf.nn.conv2dtf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu
ddy_sweety·2018-06-09 18:41

tensorflow中strides参数

在二维卷积函数tf.nn.conv2d()，最大池化函数tf.nn.max_pool()，平均池化函数tf.nn.avg_pool()中，卷积核的移动步长都需要制定一个参数strides（步长），因为无论是卷积操作还是各种类型的池化操作
ddy_sweety·2018-06-09 17:56

深度学习的卷积运算（TensorFlow实现）

在TensorFlow中实现二维卷积的运算，使用的是tf.nn.conv2d()函数，这一篇文章，主要讲解的就是这一个函数实现的具体的运算。实际的计算不难，但是一涉及到多通道时，可能会感觉有点复杂。
louishao·2018-05-28 19:24

tensorflow实现简单的卷积网络

代码是按照书上的敲的，第一步就是导入数据库，设置节点的初始值，Tf.nn.conv2d是tensorflow中的2维卷积，参数x是输入，W是卷积的参数，比如【5,5,1,32】，前面两个数字代表卷积核的尺寸
shashakang·2018-05-24 10:57

练习：在TensorFlow中使用卷积神经网络

tf.nn.conv2d(X,W1,strides=[1,s,s,1],padding=‘SAME’):givenaninputXXandagroupoffiltersW1W1,thisfunctionconvolvesW1W1
Einstellung·2018-05-20 21:11

TensorFlow学习——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，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
ciky奇·2018-05-08 13:08

CNN架构

简单的CNN架构通常包含卷积层（tf.nn.conv2d）、非线性变换层（tf.nn.relu）、池化层（tf.nn.max_pool）及全连接层（tf.nn.matmul）。
Liubinxiao·2018-05-07 16:51

卷积函数小例子

"""TensorFlow中的卷积函数函数:tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)1.input
深度学习小学生·2018-05-02 15:17

tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的

参考：xf_mao雷隐隐实验环境：tensorflow版本1.6.0，python3.5——————————————————————————————————————————————————————————————介绍：从直观上看，卷积的过程相当于将图片“浓缩了”，当然在浓缩的过程中，厚度是可以变的。上图中，黑色的板子就是输入的图片，橙色的板子就是卷积“浓缩”后的图片，绿色的小色块就是卷积核，也就是
Hubz131·2018-04-25 17:00

使用TensorFlow实现卷积与反卷积详细过程

卷积操作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
水果先生·2018-03-24 15:12

tf.nn.conv2d理解(带通道的卷积图片输出案例)

三篇参考：1.https://blog.csdn.net/goodshot/article/details/79655915TF-卷积函数tf.nn.conv2d介绍2.https://blog.csdn.net
goodshot·2018-03-24 14:13

关于TensorFlow中函数conv2d参数stride，padding的理解

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
游离在代码上的灵魂·2018-03-17 15:27

TensorFlow备忘录——conv2d函数

卷积函数TensorFlow学习备忘录tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name
diaojiu2755·2018-03-14 14:00

【Tensorflow】卷积神经网络中strides的参数

在二维卷积函数tf.nn.conv2d()，最大池化函数tf.nn.max_pool()，平均池化函数tf.nn.avg_pool()中，卷积核的移动步长都需要制定一个参数strides。
TwT520Ly·2018-03-13 14:28

tf卷积层外加BN实现

defconv_layer(inpt,filter_shape,stride):out_channels=filter_shape[3]filter_=weight_variable(filter_shape)conv=tf.nn.conv2d
老司机的诗和远方·2018-02-10 21:30

CNN基本概念解释

maxpooling的解释tf.nn.conv2d的参数解释（尤其是padding）tf.nn.conv2d_transpose的运算规则解释，可以看出它的作用是在Ax+b=Y中求出参数矩阵（也就是CNN
Smoothing97·2018-01-03 21:16

conv2d函数的padding参数解释

conv2d函数原型：tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)参数说明：input：输入图像，
流年寂寞了沧桑·2018-01-02 21:23

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·2017-12-29 21:15

tf.contrib.slim.conv2d 与 tf.nn.conv2d 区别

一般会importtf.contrib.slimasslimslim.conv2dslim.conv2d(inputs,num_outputs,kernel_size,stride=1,padding='SAME')#其中kernel_size为int单个整数形式，一般为1或3，高与宽都是此数。tf.nn.conv2dtf.nn.conv2d(inputs,filter=[height,width
eclipSYcn·2017-12-29 17:02

tensorflow conv2d()参数解析

定义：tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)功能：将两个4
喵水军的近卫第76师·2017-12-12 21:09

池化函数-max_pool_with_argmax

np.random.rand(10,6,6,3),dtype=np.float32)filter_data=tf.Variable(np.random.rand(2,2,3,10),dtype=np.float32)y=tf.nn.conv2d
clickyeah·2017-12-10 00:14

池化函数-max_pool

np.random.rand(10,6,6,3),dtype=np.float32)filter_data=tf.Variable(np.random.rand(2,2,3,10),dtype=np.float32)y=tf.nn.conv2d
clickyeah·2017-12-10 00:02

池化函数-avg_pool

np.random.rand(10,6,6,3),dtype=np.float32)filter_data=tf.Variable(np.random.rand(2,2,3,10),dtype=np.float32)y=tf.nn.conv2d
clickyeah·2017-12-10 00:41

卷积函数-conv2d

np.random.rand(10,9,9,3),dtype=np.float32)filter_data=tf.Variable(np.random.rand(2,2,3,2),dtype=np.float32)y=tf.nn.conv2d
clickyeah·2017-12-09 23:08

卷积步长strides参数的具体解释

conv1=tf.nn.conv2d(input_tensor,conv1_weights,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')这是一个常见的卷积操作，其中strides=
deeplearningfeng·2017-11-16 14:28

tf.nn.conv2d函数和tf.nn.max_pool函数介绍

tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)介绍参数：input：指卷积需要输入的参数，具有这样的
dgs66009·2017-11-11 18:00

Tensorflow中的CNN layer参数（即用tensorflow框架实现简单CNN）

至于LeNet这个网络的详解，可以参考：LeNet详解一、tensorflow中提供的函数对于CNN网络来说，tensorflow基本的两个提供的函数分别是：tf.nn.conv2d()和tf.nn.bias_add
LilyNothing·2017-10-23 21:31

tf.nn.conv2d

tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)Type:functionDocstring
xyq_learn·2017-10-12 16:21
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