tf.nn.max_pool 池化
tf.nn.max_pool(
value,
ksize,
strides,
padding,
data_format='NHWC',
name=None
)
参数:
value:由data_format指定格式的4-D Tensor ([batch_size, height, width, channels])
ksize:具有4个元素的1-D整数Tensor.输入张量的每个维度的窗口大小
strides:具有4个元素的1-D整数Tensor.输入张量的每个维度的滑动窗口的步幅
padding:一个字符串,可以是'VALID'或'SAME'.填充算法
data_format:一个字符串.支持'NHWC','NCHW'和'NCHW_VECT_C'
name:操作的可选名称
返回:
由data_format指定格式的Tensor.最大池输出张量
tf.nn.max_pool 池化的更多相关文章
- 【TensorFlow】tf.nn.max_pool实现池化操作
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(va ...
- TensorFlow:tf.nn.max_pool实现池化操作
tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积 ...
- 深度学习原理与框架-Tensorflow卷积神经网络-卷积神经网络mnist分类 1.tf.nn.conv2d(卷积操作) 2.tf.nn.max_pool(最大池化操作) 3.tf.nn.dropout(执行dropout操作) 4.tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(交叉熵损失) 5.tf.truncated_normal(两个标准差内的正态分布)
1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, stride ...
- tf.nn的conv2d卷积与max_pool池化
tf.nn.conv2d(value,filter,strides,[...]) 对于图片来说 value : 形状通常是np.array()类型的4维数组也称tensor(张量), (batc ...
- tf入门-池化函数 tf.nn.max_pool 的介绍
转载自此大神 http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53453926 max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积 ...
- CNN之池化层tf.nn.max_pool | tf.nn.avg_pool | tf.reduce_mean | padding的规则解释
摘要:池化层的主要目的是降维,通过滤波器映射区域内取最大值.平均值等操作. 均值池化:tf.nn.avg_pool(input,ksize,strides,padding) 最大池化:tf.nn.ma ...
- TF-池化函数 tf.nn.max_pool 的介绍
转载自此大神 http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53453926 max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积 ...
- tf.nn.max_pool
tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: Args Annotation 第一个参数value ...
- 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 ...
随机推荐
- Python第一周作业
import turtle turtle.color('black','red') turtle.pensize(10) turtle.begin_fill() for i in range(5): ...
- 项目部署Django+celery+redis
celery介绍 1.celery应用举例 1.Celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列,通过它可以轻松的实现任务的异步处理, 如果你的业务场景中需要用到异步任务,就可以 ...
- python通过scapy编写arp扫描器
多网卡的情况下发送二层包需要配置网卡 三层包不需要配置接口发包方法: sr() 发送三层数据包,等待接收一个或者多个数据包的响应 sr1() 发送三层数据包,只会接收一个数据包的响应 srp() 发送 ...
- vue你真棒
引子:什么是前后端分离和前后端不分离? 前后端分离指的是后端开发人员只负责用来书写后端逻辑代码,不用再去管前端页面的搭建,前端人员只负责做好前端页面效果,不用管数据,数据直接向后端人员要,后端和前端通 ...
- 洛谷1074 靶状数独dfs 排序、记录、搜索
题目网址:https://www.luogu.com.cn/problem/P1074 大意就是在一个9*9的数独中填数,要求行列宫都是九个互不相同的数字,给定一定的得分机制,要求求解最大得分.思路大 ...
- 使用SparkSQL编写wordCount的词频统计
# 使用SparkSQL编写wordCount的词频统计 ## word.txt```hello hello scala sparkjava sql html java hellojack jack ...
- 国内外主要的PHP开源CMS系统分析
国内PHP开源CMS内容管理系统从程序框架,模版加载到程序功能上都有很大的进步,大部分都采用了自定义模块,自定义模型的方式,同时提供各个CMS都提供不同的特色功能,CMS内容管理系统一直影响着互联网的 ...
- 好记性-烂笔头:controller-接收参数方式及注意事项
长时间未使用的传参方式很容易遗忘 或 记忆混乱,虽然都很简单 但往往都是一些小细节打败了你. 小编决定要把他们记录下来. 1):@RequestBody 接收参数 及 注意事项 注意事项: @Requ ...
- TCP连接与HTTP请求
一道经典面试题: 从 URL 在浏览器被被输入到页面展现的过程中发生了什么? 相信大多数准备过的同学都能回答出来,但是如果继续问:收到的 HTML 如果包含几十个图片标签,这些图片是以什么方式.什么顺 ...
- 【Springboot】实例讲解Springboot整合OpenTracing分布式链路追踪系统(Jaeger和Zipkin)
1 分布式追踪系统 随着大量公司把单体应用重构为微服务,对于运维人员的责任就更加重大了.架构更复杂.应用更多,要从中快速诊断出问题.找到性能瓶颈,并不是一件容易的事.因此,也随着诞生了一系列面向Dev ...