cnn系列文章五 --tf.nn.conv2d 和 tf.nn.max_pool详解

最新推荐文章于 2023-04-21 16:12:20 发布
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分类专栏： python深度学习 文章标签： python tensorflow CNN
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本文是CNN系列的第五篇，主要讲解如何在TensorFlow中使用tf.nn.conv2d进行卷积操作和tf.nn.max_pool进行最大池化操作。内容包括输出尺寸计算、参数解析以及这两个函数在构建LeNet-5网络结构中的应用。

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cnn系列文章四 –池化层和简单卷积网络示例

你懂得，分享一句歌词哦：

《故梦》
谁踩过枯枝轻响，萤火绘着画屏香
为谁拢一袖芬芳，红叶的信笺情意绵长

接下来主要讲解tensorflow有关cnn构建的问题了。

  • tf.nn.conv2d(input, filter, padding, use_cundnn_on_gpu=True, data_format=’NHWC’, name=None)

    1. input [batch, in_height, in_width, in_channels]
    2. filter [height, width, in_channels, out_channels]
    3. padding:
      • ’VALID’ : p=0
      • ‘SAME’: 输入输出相等
    4. strides: 各个维度上([batch, height, width, channels])的跨度,一般设置为：[1, strides, strides, 1]

    output: [batch, out_height, out_width, out_channels]

    outheight=⌊inheight+2×p−fliterheightstridesh
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