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
- Webpack中SplitChunksPlugin 配置参数详解
代码分割本身和 webpack 没有什么关系,但是由于使用 webpack 可以非常轻松地实现代码分割,所以提到代码分割首先就会想到使用 webopack 实现. 在 webpack 中是使用 Spl ...
- centos 7 中没有iptables 和service iptables save 指令使用失败问题解决方案
1.任意运行一条iptables防火墙规则配置命令: iptables -P OUTPUT ACCEPT 2.对iptables服务进行保存: service iptables save 如果上述命令 ...
- SpringMVC框架——自定义数据类型转换器
Spring MVC 框架的 Converter<S,T> 是一个可以将一种数据类型转换成另一种数据类型的接口,这里 S 表示源类型,T 表示目标类型. 开发中如果需要自定义数据类型转换时 ...
- 使用 Docker 部署 Spring Boot 项目
Docker 介绍 Docker 属于 Linux 容器的一种封装,提供简单易用的容器使用接口.它是目前最流行的 Linux 容器解决方案. Docker 将应用程序与该程序的依赖,打包在一个文件里面 ...
- Redhat 线下赛 WEB WP
赛制 给每个参赛队伍所有题目的gamebox,参赛队伍在开赛时就能获取到所有题目的源码,可以选择先防御后攻击或先攻击后防御,只要拿到gamebox上的flag,机器人就会自动帮你攻击场上所有未防御选手 ...
- Android之练习MVVM+DataBinding框架模式
最近简单学习了MVVM框架,记录一下. 结果演示: 分析其功能在不同框架下的构成: 无框架 可以明显感受到在无框架下,虽然一个单独的Activity即可实现功能,但其负担过重,代码复查时繁琐,一旦需要 ...
- 3D画廊
3D画廊 之前我都是写的学习的内容,我在写这些教程时遇到有趣的炫酷的小例子也会专门拿出来写一篇文章,今天就写一个酷炫的小例子,叫3D画廊,它是属于ViewPage的进阶版. 此项目下载地点:https ...
- Nginx 简介与安装
1,简介 Nginx是一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器,并在一个BSD-like 协议下发行.由俄罗斯的程序设计师Igor Sysoev所开发,供俄 ...
- Pytest系列(2) - assert断言详细使用
如果你还想从头学起Pytest,可以看看这个系列的文章哦! https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html 前言 与unittest不同,py ...
- Java系列之泛型
自从 JDK 1.5 提供了泛型概念,泛型使得开发者可以定义较为安全的类型,不至于强制类型转化时出现类型转化异常,在没有反省之前,可以通过 Object 来完成不同类型数据之间的操作,但是强制类型转换 ...