tf.nn.conv2d()

tf.nn.max_pool参数含义和用法

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
维他柠檬茶好喝吗·2017-09-19 00:24

tf.nn.max_pool参数含义和用法

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
维他柠檬茶好喝吗·2017-09-19 00:24

【TensorFlow】tf.nn.conv2d如何实现卷积

转自：http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/78004522介绍惯例先展示函数：tf.nn.conv2d(input,filter,strides
维他柠檬茶好喝吗·2017-09-18 18:18

【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的？

实验环境：tensorflow版本1.2.0，python2.7介绍惯例先展示函数：tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=
xf__mao·2017-09-16 16:44

【整理】Tensorflow 学习笔记_CNN

tf.nn.conv2d(input_batch,kernel,strides=[1,2,3,1],padding='SAME')参数input_batch：准备进行卷积的张量，如input_batch
云慕·2017-09-07 14:48

Udacity Deep Learning课程作业（四）

第四章作业主要是关于卷积神经网络的练习，涉及到tf.nn.conv2d、tf.nn.max_pooling等的使用。
天才XLM·2017-08-20 23:43

Udacity Deep Learning课程作业（四）

第四章作业主要是关于卷积神经网络的练习，涉及到tf.nn.conv2d、tf.nn.max_pooling等的使用。
天才XLM·2017-08-20 23:43

在TensorFlow中的cnn卷积和池化的计算及参数详解

在TensorFlow中的cnn卷积和池化的计算及参数详解TensorFlow中的卷积一般是通过tf.nn.conv2d()函数实现的具体可以查看官网：https://www.tensorflow.org
数据-简单·2017-07-15 12:58

TensorFlow基本操作 实现卷积和池化

函数仅仅是用一个卷积核去卷积单个的图像矩阵，而在TensorFlow中，卷积操作主要用于CNN中的卷积层，所以输入不再仅仅局限与三维或一维的矩阵，卷积核的个数不再是单个，输出的通道数=卷积核的个数，为此TensorFlow提供了tf.nn.conv2d
chaibubble·2017-06-17 13:41

TensorFlow 用 tf.nn.conv2d 实现卷积操作

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
刷街兜风·2017-06-14 11:30

[TensorFlow 学习笔记-04]卷积函数之tf.nn.conv2d

[版权说明]TensorFlow学习笔记参考：李嘉璇著TensorFlow技术解析与实战黄文坚唐源著TensorFlow实战郑泽宇顾思宇著TensorFlow实战Google深度学习框架乐毅王斌著深度学习-Caffe之经典模型详解与实战TensorFlow中文社区http://www.tensorfly.cn/极客学院著TensorFlow官方文档中文版TensorFlow官方文档英文版以及各位大
沪a_________·2017-05-28 13:29

学习笔记TF014: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。
利炳根·2017-05-25 01:32

学习笔记TF014: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。
ahua2886·2017-05-25 01:00

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·2017-05-23 08:34

TensorFlow学习笔记(1)——conv2d函数的padding参数详解

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，
zchang81·2017-03-10 14:45

【tensorflow1.0学习笔记007】实现简单的CNN卷积神经网络

本节主要讲解简单的CNN实现1、函数卷积函数tf.nn.conv2d(x,W,strides,padding,name)tf.nn.conv2d是Tensorflow的2维卷积函数：x是输入，4维；W是卷积的参数
荪荪·2017-02-23 10:54

【TensorFlow】tf.nn.max_pool实现池化操作

maxpooling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是怎样实现卷积的？
xf__mao·2016-12-04 14:39

【TensorFlow】tf.nn.max_pool实现池化操作

maxpooling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是怎样实现卷积的？ 
mao_xiao_feng·2016-12-04 14:00

【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的？

CSDN自带编辑器排版的关系，经历了几个版本以后，导致我现在的排版极其的不美观，为了给各位更好的阅读体验，我把此博客重新写成Markdown，可以通过以下链接查看更清晰的版本：【TensorFlow】tf.nn.conv2d
xf__mao·2016-12-03 17:45

【TensorFlow】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
mao_xiao_feng·2016-12-03 17:00

TensorFlow 从入门到精通（八）：TensorFlow tf.nn.conv2d 一路追查

读者可能还记得本系列博客（二）和（六）中tf.nn模块，其中最关心的是conv2d这个函数。首先将博客（二）MNIST例程中convolutional.py关键源码列出：defmodel(data,train=False):"""TheModeldefinition."""#2Dconvolution,with'SAME'padding(i.e.theoutputfeaturemaphas#the
卜居·2016-06-08 13:55

TensorFlow 从入门到精通（八）：TensorFlow tf.nn.conv2d 一路追查

读者可能还记得本系列博客（二）和（六）中tf.nn模块，其中最关心的是conv2d这个函数。首先将博客（二）MNIST例程中convolutional.py关键源码列出：defmodel(data,train=False): """TheModeldefinition.""" #2Dconvolution,with'SAME'padding(i.e.theoutputfeaturemaphas #
kkk584520·2016-06-08 13:00
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