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
- java简单序列化和反序列化
一.序列流 1.什么是序列流 序列流可以把多个字节输入流整合成一个, 从序列流中读取数据时, 将从被整合的第一个流开始读, 读完一个之后继续读第二个, 以此类推. 2.使用方式 整合两个: Seque ...
- 初识socket之TCP协议
TCP服务端.客户端(基础版本) # 这是服务端import socket server = socket.socket() # 买手机server.bind(('127.0.0.1', 8080 ...
- vue2源码分析:patch函数
目录 1.patch函数的脉络 2.类vnode的设计 3.createPatch函数中的辅助函数和patch函数 4.源码运行展示(DEMO) 一.patch函数的脉络 首先梳理一下patch函数的 ...
- 微服务交付至kubernetes流程
目录 1.微服务简介 2.K8s部署微服务考虑的问题 3.项目迁移到k8s流程 1.微服务简介 微服务优点 服务组件化 每个服务独立开发.部署,有效避免一个服务的修改引起整个系统重新部署 技术栈灵活 ...
- Tensorflow实现MNIST手写数字识别
之前我们讲了神经网络的起源.单层神经网络.多层神经网络的搭建过程.搭建时要注意到的具体问题.以及解决这些问题的具体方法.本文将通过一个经典的案例:MNIST手写数字识别,以代码的形式来为大家梳理一遍神 ...
- NLPer入门指南 | 完美第一步
介绍 你对互联网上的大量文本数据着迷吗?你是否正在寻找处理这些文本数据的方法,但不确定从哪里开始?毕竟,机器识别的是数字,而不是我们语言中的字母.在机器学习中,这可能是一个棘手的问题. 那么,我们如何 ...
- Centos 8 安装 Consul-Template
1. 下载安装包( consul-template_0.23.0_linux_amd64.zip 文件 ) 下载地址: https://releases.hashicorp.com/consul-te ...
- 从零开始发布一个ArcGIS Server地图服务
@ 目录 一.软件环境搭建 1.数据库安装 1.1.Oracle(可选) 1.1.1.安装Oracle服务端 1.1.2.安装Oracle客户端 1.2.PostgreSQL(可选) 1.2.1.安装 ...
- 让vscode支持WePY框架 *.wpy
WePY框架的.wpy 文件在微信开发者工具中无法打开,这里使用vscode 打开,并安装vetur 和vetur-wepy 插件即可
- 2.Metasploit数据库配置及扫描模块介绍
01.Metasploit数据库配置及扫描模块介绍 信息收集 信息收集是渗透测试中首先要做的重要事项之一,目的是尽可能多的查找关于目标的信息,我们掌握的信息越多,渗透成功的机会越大.在信息 ...