tf.nn.conv2d 这个函数的功能是:给定4维的input和filter,计算出一个2维的卷积结果.函数的定义为: def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None): input:待卷积的数据.格式要求为一个张量,[batch, in_height, in_width, in_channels]. 分别表示 批次数,图像高度,宽度,输入通道数. fi…

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(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层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/78003476 实验环境:tensorflow版本1.2.0,python2.7 介绍 depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions tf.nn.d…

[转]CNN+BLSTM+CTC的验证码识别从训练到部署 转载地址:https://www.jianshu.com/p/80ef04b16efc 项目地址:https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 作者:_Coriander 1. 前言 本项目适用于Python3.6,GPU>=NVIDIA GTX1050Ti,原master分支已经正式切换为CNN+LSTM+CTC的版本了,是时候写一篇新的文章了. 长话短说,开门见山,网络上现有的代码以教学研究为主…

介绍关于空洞卷积的理论可以查看以下链接,这里我们不详细讲理论: 1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et al. Fully convolutional networks for semantic segmentation[C]. Computer Vision and Pattern Recognition, 2015. 2.Yu, Fisher, and Vladlen Koltun. “Multi-scale context aggregation by d…

在计算loss的时候,最常见的一句话就是 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits ,那么它到底是怎么做的呢? 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[b…

0x00 前言 常用的LSTM,或是双向LSTM,输出的结果通常是以下两个:1) outputs,包括所有节点的hidden2) 末节点的state,包括末节点的hidden和cell大部分任务有这些就足够了,state是随着节点间信息的传递依次变化并容纳更多信息,所以通常末状态的cell就囊括了所有信息,不需要中间每个节点的cell信息,但如果我们的研究过程中需要用到这些cell该如何是好呢? 近期的任务中,需要每个节点的前后节点cell信息来做某种判断,所以属于一个较为特殊的任务,自主实现了…

[背景] 在scikit-learn基础上系统结合数学和编程的角度学习了机器学习后(我的github:https://github.com/wwcom614/machine-learning),意犹未尽,打算再借势学习下深度学习TensorFlow.无奈安装之后遇到了这个问题,耽误了几个小时才得以解决. 我发现这是个很多人开始TensorFlow之旅普遍遇到的问题,而且是很多人尝试了网上很多方法都未解决的问题.排坑过程很烦,主要是各种尝试很耗时间,最终自己找到了原因,解决了问题,共享给各位同学,…

原文地址: https://blog.csdn.net/qq_20135597/article/details/88980975 --------------------------------------------------------------------------------------------- tensorflow中提供了rnn接口有两种,一种是静态的rnn,一种是动态的rnn 通常用法: 1.静态接口:static_rnn 主要使用 tf.contrib.rnn x =…

在深度学习的图像识别领域中,我们经常使用卷积神经网络CNN来对图像进行特征提取,当我们使用TensorFlow搭建自己的CNN时,一般会使用TensorFlow中的卷积函数和池化函数来对图像进行卷积和池化操作,而这两种函数中都存在参数padding,该参数的设置很容易引起错误,所以在此总结下. 1.为什么要使用padding 在弄懂padding规则前得先了解拥有padding参数的函数,在TensorFlow中,主要使用tf.nn.conv2d()进行(二维数据)卷积操作,tf.nn.max_…