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
- 998. 最大二叉树 II
最大树定义:一个树,其中每个节点的值都大于其子树中的任何其他值. 给出最大树的根节点 root. 就像之前的问题那样,给定的树是从表 A(root = Construct(A))递归地使用下述 Con ...
- Unity 游戏框架:UI 管理神器 UI Kit
UI Kit 快速入门 首先我们来进行 UI Kit 的快速入门 制作一个界面的,步骤如下: 准备 生成代码 逻辑编写 运行 1. 准备 先创建一个场景 TestUIHomePanel. 删除 Hie ...
- hdu1242 又又又是逃离迷宫(bfs模板题)
题目链接:http://icpc.njust.edu.cn/Problem/Hdu/1242/ 这次的迷宫是有守卫的,杀死一个守卫需要花费1个单位的时间,所以以走的步数为深度,在每一层进行搜索,由于走 ...
- 嘉泽 P2120: 【基础】半质数 题解
原题链接 简要题意: 求区间内能分解为两个质数乘积的数. 欧拉筛先筛素数. 然后再筛答案. 时间复杂度: \(O(n)\). 实际得分:\(100pts\). #pragma GCC optimize ...
- 动态规划-Distinct Subsequences
2020-01-03 13:29:04 问题描述: 问题求解: 经典的动态规划题目,一般来说dp题目是递推关系公式难想,但是实际代码量还是比较少的. 有尝试过dfs来做,但是由于时间复杂度是指数级别的 ...
- [模板] dijkstra (堆优化)
复杂度O(mlogn) 输入起点s,可以得到从起点到各点的最短路距离数组dis[i] 过程: 1.初始化:清空标记数组,初始化距离数组设为inf,起点距离设为0,开优先队列,搜索起点 2.搜索:取出队 ...
- 改变Dataframe的列的数据类型
1.查看DataFrame的数据类型 df.dtypes#查看各列数据类型 df[A].dtypes#查看A列数据类型 2.转换DataFrame的数据类型 df[A].astypes(int)#将A ...
- OpenCV-Python 理解K近邻 | 五十三
目标 在本章中,我们将了解k近邻(kNN)算法的原理. 理论 kNN是可用于监督学习的最简单的分类算法之一.这个想法是在特征空间中搜索测试数据的最近邻.我们将用下面的图片来研究它. 在图像中,有两个族 ...
- java——构造器理解
构造器理解 什么是构造器 构造器也叫构造方法:用于对象的初始化: 写构造器注意事项 构造器名与类名一致:有返回值但是不能定义返回类型(返回值类型是本类,可以加一个空的return): 构造器的调用 通 ...
- 面试刷题28:如何写出安全的java代码?
对jdk,jvm,java应用程序的攻击多种多样?那么从java程序员的角度,如何写出安全的代码呢? 我是李福春,我在准备面试,今天的题目是:如何写出安全的java代码? 答:这个需要从功能设计到实现 ...