import numpy as npimport tensorflow as tf#Input: xx_image = tf.placeholder(tf.float32,shape=[5,5])x
原创
2022-07-19 12:01:03
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1. 卷积概念卷积的过程：如下图所示，用一个3*3的卷积核在5*5的图像上
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2022-11-14 23:06:22
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官方文档 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/conv2d接口如下tf.nn.conv2d(input, filters, strides, padding, data_format=‘NHWC’,
原创
2022-01-05 14:10:18
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tf.nn.conv2d(input, #指需要做卷积的输入图像，给定形状为[batch, in_height, in_width, in_channels]的输入张量。具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数]filter, #形状为[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]的滤
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2018-12-17 23:13:00
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1. tf.nn.conv2dtf.nn.conv2d(input, # 张量输入 filter, # 卷积核参数 strides, # 步长参数 padding, # 卷积方式 use_cudnn_on_gpu=None, # 是否是gpu加速 data_format=None, # 数据格式，与步长参数配合，决定移动方式
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2023-01-13 06:36:30
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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, 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：第一个参数...
原创
2021-05-07 18:25:01
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问题背景：假如我现在有一个矩阵为image，卷积核为weight,卷积时不填充，则卷积后的结果为convimage =[[[[ 1. 2. 3. 4. 5.] [ 6. 7. 8. 9. 10.] [11. 12. 13. 14. 15.] [16. 17. 18. 19. 20.] [21. 22. 23. 24. 25.]] [[26. 27...
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2022-02-11 10:55:26
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问题背景：假如我现在有一个矩阵为image，卷积核为weight,卷积时不填充，则卷积后的结果为convimage =[[[[ 1. 2. 3. 4. 5.] [ 6. 7. 8. 9. 10.] [11. 12. 13. 14. 15.] [16. 17. 18. 19. 20.] [21. 22. 23. 24. 25.]] [[26. 27...
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2021-12-30 10:09:29
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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
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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
原创
2021-12-30 10:27:48
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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
原创
2022-02-21 09:23:03
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import numpy as npimport tensorflow as tfx_image = tf.placeholder(tf.float32,shape=[5,5])x = tf.reshape(x_imag2)W =
原创
2022-07-19 16:40:21
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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
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这个程序完全按照 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r0.11/tensorflow/core/kernels
原创
2022-07-19 11:52:23
334阅读
在进行tf.nn.conv2d进行卷积计算的时候有两个特殊的卷积核,一个是1x1,另一个就是和原始图像大小一样的卷积核,这里
原创
2022-11-17 00:00:53
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这里只做理解，不放官方文档。 1.nn.Conv1d感觉一张图就 ...
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2021-08-13 00:10:00
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Depthwise Separable Convolution 1.简介 Depthwise Separable Convolution 是谷歌公司于2017年的CVPR中在论文”Xception: deep learning with depthwise separable convolution
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2018-07-07 22:13:00
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首先介绍一下函数的参数列表：tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding,rate=None,name=None,data_format=None)除去name参数用以指定该操作的name，data_format指定数据格式，其他共有5个参数 input： 指需要做卷积的输入图像，要求是一个4维Tensor，具有[batch, heig
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2022-04-19 09:47:59
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二维卷积可以处理二维数据 nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True))参数： in_channel: 输入数据的通道数，例R
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2020-08-22 21:59:00
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conv,BN,Linear conv:https:For_Future/article/details/83240232 1)conv2d.weight shape=[输出channels,输入channels,kernel_size,kernel_s
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2020-08-29 18:10:00
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