tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个，和卷积很类似： Example：
翻译
2018-08-01 15:59:00
210阅读
2评论
import numpy as npimport tensorflow as tf#input:xx_image = tf.placeholder(tf.float32,shaddin
原创
2022-07-19 12:21:39
109阅读
tf.nn.max_pool(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feature map，依然是[batch, height, width, channels]这样的shapeksize,#池化窗口的大小，取一个四维向量，一般是[1, height, width, 1]，因为我们不想在batch #和channels上做池化，所以这两个维度设为了1strides,
转载
2018-12-17 23:41:00
107阅读
2评论
max pooling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？ tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个，和卷积
转载
2018-08-01 16:33:00
214阅读
2评论
目录一、函数列表二、重要的API1、tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits2、tf.nn.softmax3、tf.compat.v1.nn.dropout4、tf.compat.v1.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits5、tf.nn.bias_add6、tf.nn.atrou...
原创
2021-08-13 09:46:19
578阅读
最大的 k 个数，并且返回它们所在位置的索引。#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfimport numpy as npinput
转载
2022-08-30 10:30:08
197阅读
这个函数的作用是计算激活函数 relu，即 max(features, 0)。即将矩阵中每行的非最大值置0。
翻译
2018-08-01 14:14:00
131阅读
2评论
学习深度学习很长一段时间的时间了,也学习了CNN网络,可是总是对卷积核的实际计算不是太了解,按照很多的讲解都是讲解paddin
原创
2022-11-17 00:00:49
121阅读
tf.nn.bias_add bias_add( value, bias, data_format=None, name=None ) 功能说明： 将偏差项 bias 加到 value 上面，可以看做是 tf.add 的一个特例，其中 bias 必须是一维的，并且维度和 value 的最后一维相同，
转载
2018-08-23 12:00:00
206阅读
2评论
一、函数原型tf.nn.top_k( input, k=1, sorted=True, name=None)为了找到输入的张量的最后的一个维度的最大的k个值和它的下标！如果输入的是一个向量，也就是rank=1，找到最大的k个数在这个向量，则输出最大的k个数字和最大的这k个数字的下标。如果输入的张量是一个更高rank的矩阵，那么我们只要找到每一行的最大...
原创
2021-08-13 09:38:48
745阅读
**计算Leaky ReLU激活函数tf.nn.leaky_relu(features,alpha=0.2,name=None )参数： features:一个Tensor,表示预激活alpha:x<0时激活函数的斜率ame:操作的名称（可选）返回值：激活值** 非饱和激活函数：Leaky ReLU ...
转载
2021-08-08 10:03:00
291阅读
2评论
tf.nn.dropout中参数 keep_prob :每一个元素被保存下的概率。tf.layer.dropout中参数 rate :每一个元素丢弃的概率。在tf.nn.dropout中：def dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None)x：上一层传下载的tensor。（一般用于全连接层后面）...
原创
2021-11-20 14:56:02
395阅读
tensorflow 在实现 Batch Normalization（各个网络层输出的归一化）时，主要用到以下两个 api：
tf.nn.moments(x, axes, name=None, keep_dims=False) ⇒ mean, variance： 统计矩，mean 是一阶矩，variance 则是二阶中心矩
tf.nn.batch_normalization(x, mean, v
转载
2017-04-26 11:41:00
407阅读
作用：找到某个维度的最大值。 tf.reduce_max()函数tf.reduce_max( input_tensor, axis=None, name=None, keepdims=False #是否保持矩形原狀）参数解释：input_tensor：输入数据，tensor、array、datafr ...
转载
2021-08-18 14:00:00
344阅读
2评论
tf.arg_max ,返回最大值的索引import
原创
2023-01-13 08:54:44
67阅读
tensorflow 在实现 Batch Normalization（各个网络层输出的归一化）时，主要用到以下两个 api：
tf.nn.moments(x, axes, name=None, keep_dims=False) ⇒ mean, variance： 统计矩，mean 是一阶矩，variance 则是二阶中心矩
tf.nn.batch_normalization(x, mean, v
转载
2017-04-26 11:41:00
900阅读
2评论
tf.reduce_max( input_tensor, axis=None, name=None,)函数是求按axis方向的最值，axis=0按列求最值，axis=1按行求最值。其中有时候会看到参数没有axis，而是reduction_indices=None，其实两者相等，不过后者是axis废弃的名称。另外该函数等价于np.max：(a, axis=None, out=None, keepdims=False)import tensorflow as tfi.
原创
2021-08-13 09:29:17
123阅读
import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltx = tf.placeholder(tf.flo
原创
2018-04-12 15:49:48
43阅读
## 如何实现 "mysql max pool size"
### 流程概述
1. 安装 MySQL 数据库
2. 创建一个名为 "mydb" 的数据库
3. 创建一个名为 "users" 的数据表
4. 配置 MySQL 连接池的最大连接数
5. 编写程序代码以使用连接池连接到 MySQL 数据库
### 具体步骤和代码示例
#### 1. 安装 MySQL 数据库
首先，你需要安装
原创
2023-12-16 03:54:00
154阅读
容易忘，记录一下tf.nn.conv1d( value, filters, stride, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None)value的格式为：[batch, in_width, in_channels]
原创
2022-12-02 16:11:21
263阅读
