1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特…

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和…

反卷积操作: 首先对需要进行维度扩张的feature_map 进行补零操作,然后使用3*3的卷积核,进行卷积操作,使得其维度进行扩张,图中可以看出,2*2的feature经过卷积变成了4*4.    3*3的卷积经过扩张以后形成了5*5                          feature_map为偶数                                              feature_map为偶数 代码:主函数 with tf.variable_scope('…

""" 生成对抗网络(GAN,Generative Adversarial Networks)的基本原理很简单: 假设有两个网络,生成网络G和判别网络D.生成网络G接受一个随机的噪声z并生成图片, 记为G(z):判别网络D的作用是判别一张图片x是否真实,对于输入x,D(x)是x为真实图片的概率. 在训练过程中, 生成器努力让生成的图片更加真实从而使得判别器无法辨别图像的真假, 而D的目标就是尽量把分辨出真实图片和生成网络G产出的图片,这个过程就类似于二人博弈, G和D构成了一…

高并发分布式系统中生成全局唯一(订单号)Id   1.GUID数据因毫无规律可言造成索引效率低下,影响了系统的性能,那么通过组合的方式,保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime),这样我们将时间信息与GUID组合起来,在保留GUID的唯一性的同时增加了有序性,以此来提高索引效率,在NHibernate中,COMB型主键的生成代码如下所示: /// <summary> /// 保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime)组…

反卷积是指,通过测量输出和已知输入重构未知输入的过程.在神经网络中,反卷积过程并不具备学习的能力,仅仅是用于可视化一个已经训练好的卷积神经网络,没有学习训练的过程.反卷积有着许多特别的应用,一般可以用于信道均衡.图像恢复.语音识别.地震学.无损探伤等未知输入估计和过程辨识方面的问题. 在神经网络的研究中,反卷积更多的是充当可视化的作用,对于一个复杂的深度卷积网络,通过每层若干个卷积核的变换,我们无法知道每个卷积核关注的是什么,变换后的特征是什么样子.通过反卷积的还原,可以对这些问题有个清晰的可视…

tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: 第一个参数input:指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, i…

tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: 第一个参数input:指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, i…

tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: 第一个参数input:指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, i…

最近有一个需要从拦截器中获取post请求的参数的需求,这里记录一下处理过程中出现的问题. 首先想到的就是request.getParameter(String )方法,但是这个方法只能在get请求中取到参数,post是不行的,后来想到了使用流的方式,调用request.getInputStream()获取流,然后从流中读取参数,如下代码所示: String body = ""; StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder(); Buf…