tf.nn.depthwise_conv2d( input, filter, strides, padding, rate=None, name=None, data_format=None ) 参数: input:4-D,形状根据data_format得出 filter:4-D,形状为[filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier] strides:1-D,大小为4,input每个尺寸的滑动窗口的步幅 padding:…

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…

Depthwise Separable Convolution 1.简介 Depthwise Separable Convolution 是谷歌公司于2017年的CVPR中在论文”Xception: deep learning with depthwise separable convolutions”中提出. 2.结构简介 对输入图片进行分通道卷积后做1*1卷积.结构如下图: 举例来说,假设输入通道数64,输出通道数64. 传统的Conv2D方法的参数数量为3*3*64*64:而Separab…

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, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷…

一.tensorflow中二维卷积函数的参数含义:def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], name=None)卷积操作函数:input:需要做卷积操作的图片:四维tensor张量,类型float32或float64:[batch,in_height,in_width,in_channels]形状(shape…

tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 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, in_width, in_channels]这样的shape,具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数],注意这是一个4维的Tensor,要求类型为float32和float64其中之一…

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…

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…

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…

空洞卷积, 从图中可以看出,对于一个3*3的卷积,可以通过使用增加卷积的空洞的个数,来获得较大的感受眼, 从第一幅图中可以看出3*3的卷积,可以通过补零的方式,变成7*7的感受眼,这里补零的个数为1,即dilated等于2 空洞卷积在语义分割中的使用较多,因为涉及到向下卷积和向上卷积,为了不使用padding降低图片的维度,造成feature_map的信息损失,同时又可以在一定程度上增加感受眼.使用了这种空洞卷积的方式,增加感受眼,在语义分割中的使用方法是:使用多个不同尺度的空洞卷积,将最后的结…

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('…

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for…

上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]…

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),  (batch,height,width,channels) 可以理解为(图片样本的个数,高,宽,图片的颜色通道数) value是待卷积的数据 filter: 卷积核 -4元素元组[height,width,in_channels,out_channels],前面的3个参数和value的后面3个参数一一对应.但…

转自:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/78004522 实验环境:tensorflow版本1.2.0,python2.7 介绍 惯例先展示函数: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 1 2 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: input: 指需要做卷积的输入图像,它要求…

#coding=utf-8 import tensorflow as tf #case 2 input = tf.Variable(tf.round(10 * tf.random_normal([1,3,3,2]))) filter = tf.Variable(tf.round(5 * tf.random_normal([1,1,2,1]))) op2 = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='VALID') #对于…

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…

转自 http://www.cnblogs.com/welhzh/p/6607581.html 下面是这位博主自己的翻译加上测试心得 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…

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…

我们刚接到一个项目时,一开始并不是如何设计模型,而是去先跑一个现有的模型,看在项目需求在现有模型下面效果怎么样.当现有模型效果不错需要深入挖掘时,仅仅时跑现有模型是不够的,比如,如果你要在嵌入式里面去实现,目前大多数模型大小和计算量都不满足,这就产生了模型压缩和剪枝. 模型压缩常做的是将模型从float变为int8,这不仅带来了模型参数空间上的减少,同时,是的很多较小的参数直接变为0,是的模型压缩可以变得比较小(一般是缩小到原来的20),但是这种方式下,压缩后的模型不一定能work,还得调整.…

1. tf.nn.embedding_lookup(W, X) W的维度为[len(vocabulary_list), 128], X的维度为[?, 8],组合后的维度为[?, 8, 128] 代码说明一下:即根据每一行X中的一个数,从W中取出对应行的128个数据,比如X[1, 3]个数据是3062,即从W中的第3062行取出128个数据 import numpy as np import tensorflow as tf data = np.array([[2, 1], [3, 4], [5,…

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…

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 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 第二个参数ksize 池化窗口的大小,取一个四维向量,一般是[1, height, width, 1],因为我们不想在batch和…

tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) input: 指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的shape,具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数],注意这是一个4维的Tensor,要求类型为float32和float64其中之一 fil…

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 第二个参数ksize:池化窗口的大小,取一个四维向量,一般是[1, height, width, 1],因为我们不想在batch和channels上做池化,所以这两个…

tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 结果返回一个Tensor,这个输出,就是我们常说的feature map input: 指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的shape,具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数],注意这是一个4…

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…

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…

惯例先展示函数: 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: input: 指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的shape,具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数],…

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…