tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 官方教程说明: 给定四维的input和filter tensor,计算一个二维卷积 Args: input: A Tensor. type必须是以下几种类型之一: half, float32, float64. filter: A Tensor. type和input必须相同 strides: A li…

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…

**************input************** [[[[-0.36166722  0.04847232  1.20818889 -0.1794038  -0.53244466] [-0.67821187 -1.81838071  0.59005165 -1.17246294  0.33203208] [-0.18631086 -0.68608224  0.07464688  0.28875718 -0.86492658]] [[ 1.63322294  0.99059737 …

1.padding的方式: 说明: 1.摘录自http://stackoverflow.com/questions/37674306/what-is-the-difference-between-same-and-valid-padding-in-tf-nn-max-pool-of-t 2.不同的padding方式,VALID是采用丢弃的方式,比如上述的input_width=13,只允许滑动2次,多余的元素全部丢掉 3.SAME的方式,采用的是补全的方式,对于上述的情况,允许滑动3次,但是需要…

https://www.cnblogs.com/qggg/p/6832342.html…

构建多层卷积神经网络时需要多组W和偏移项b,我们封装2个方法来产生W和b 初级MNIST中用0初始化W和b,这里用噪声初始化进行对称打破,防止产生梯度0,同时用一个小的正值来初始化b避免dead neurons. def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(initial) def bias_variable(shape): initial = tf…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例,使用卷积层和池化层,实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别,并输出卷积和池化效果. 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST 数据集可以从 THE MNIST DATABASE of handwritten digits 的网站直接下载. 网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist…

1. TensorFlow model import math import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import ops from cnn_utils import * %m…

1.0 - TensorFlow model 导入相关依赖包. import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import ops from cnn_utils import * 初始…

Convolutional Neural Networks: Application Welcome to Course 4's second assignment! In this notebook, you will: Implement helper functions that you will use when implementing a TensorFlow model Implement a fully functioning ConvNet using TensorFlow (…