tensorflow_卷积输出结果大小

最新推荐文章于 2025-03-20 09:23:21 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-20 09:23:21 发布 · 2.9k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。

本文介绍了如何根据输入图片大小、滤波器尺寸、步长及填充数量来计算卷积层输出图片的尺寸。
部署运行你感兴趣的模型镜像

先定义几个参数

  • 输入图片大小 W×W
  • Filter大小 F×F
  • 步长 S
  • padding的像素数 P

于是我们可以得出：N = (W − F + 2P )/S+1

输出图片大小为 N×N

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

GPT-SoVITS

GPT-SoVITS

AI应用

GPT-SoVITS 是一个开源的文本到语音（TTS）和语音转换模型，它结合了 GPT 的生成能力和 SoVITS 的语音转换技术。该项目以其强大的声音克隆能力而闻名，仅需少量语音样本（如5秒）即可实现高质量的即时语音合成，也可通过更长的音频（如1分钟）进行微调以获得更逼真的效果

TensorFlow多输入源多输出实现
code_program481的博客
09-20 402
本文介绍了如何使用TensorFlow实现多输入源多输出的模型。我们通过一个图像分类的示例来演示了如何处理多个输入源，并生成多个输出。通过TensorFlow的函数式API，我们可以轻松地构建灵活的多输入源多输出模型。从代码的角度出发，我们设计了一个包含两个输入源和两个输出的模型，并演示了训练和评估的过程。通过这篇文章的学习，读者可以掌握如何在TensorFlow中实现多输入源多输出的模型，并能够根据实际问题进行相应的修改和扩展。祝大家在深度学习的旅程中取得不断进步的成果！
使用TensorFlow实现多输入源多输出
DkVhdl的博客
09-26 450
本文将介绍如何使用TensorFlow实现多输入源多输出的模型，并提供相应的源代码示例。我们首先定义了模型的输入层，然后创建了各个分支来处理不同的输入源。最后，我们使用实际的数据对模型进行训练，并可以使用该模型进行预测。最后，我们定义输出层。在上述示例中，我们使用了一些常用的卷积层、池化层、嵌入层和RNN层。函数来训练模型，并指定了输入数据、标签数据以及一些训练参数，如批量大小和迭代次数。在上述示例中，我们将图像分支的池化层和文本分支的RNN层进行了合并。接下来，我们可以使用实际的数据来训练和评估模型。
tensorflow比较两个tensor大小
MD2017的博客
07-18 1万+
# 出错情况： import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.placeholder(tf.float32, shape=([2])) b = tf.placeholder(tf.float32, shape=([2]))   # 直接用if a[0]<b[0]会出现Using a `tf.Tensor` as a Python...
TensorFlow 卷积
weixin_37804469的博客
12-23 510
Padding 方式（边缘填充方式）有两种： SAME ：在边缘补充0 VALID：不做任何填补，当有剩余项时，VALID采用的方式是“丢弃”。 采用 SAME 的 padding 方式相比 VALID 的优势是，可以充分利用输入的数据，把所有信息都加入运算。所以大部分时候，使用卷积时Padding 方式都是 SAME。 Stride（步长）: 需要在四个维度上 [batch, hight, width, channel] 设置Stride， 但是常见的设置只有一种: width 和 hight 上的
查看某一步卷积后的结果数据
LearnToPain的博客
03-11 1356
在keras读取某卷积层的数据 获取图片卷积后的值，图片示例： #-*-coding:utf-8-*- import tensorflow as tf import cv2 keras =tf.keras K=tf.keras.backend #定义模型这里是227x227x3的输入->卷积->最大池化->卷积，模型没有训练，用的是初始化参数 model=keras.Sequ...
【Tensorflow】Tensor的比较运算
不用先生的博客
08-24 1万+
Tensor 的比较运算   在Tensorflow中提供了六个Tensor大小比较的函数分别如下；其中，第一个参数是比较符号前的Tensor，第二个是符号后的Tensor。 compa=tf.less(A,B) ## < #compa=tf.greater(A,B) ## > #compa=tf.greater_equal(A,B) ...
yolo_v1_tensorflow_guiyu-master.zip_tensorflow_yolo
09-23
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，它在计算机视觉领域有着广泛的应用。TensorFlow 是一个开源机器...不过，要完全理解和复现这些内容，还需要对深度学习、卷积神经网络以及TensorFlow有深入的理解。
CNN_MNIST.rar_CNN mnist_MNIST CNN_MNIST 数据集_tensorflow cnn_卷积 m
09-24
总结来说，这个“CNN_MNIST”项目是一个基于TensorFlow的MNIST手写数字识别教程，通过卷积神经网络模型，实现了对MNIST数据集的高效分类。通过这个项目，你可以深入了解CNN的工作原理，以及如何在实际应用中使用...
TensorFlow实战Google深度学习框架.zip_tensorflow_tensorflow 实战_tensorflow
07-15
3. **会话(Session)**：在TensorFlow中，会话用于执行图中的操作，将计算逻辑转化为实际的计算结果。 4. **占位符(Placeholders)**：占位符是用于输入数据的特殊节点，允许你在运行时动态指定数据。 二、深度学习...
mySSD.zip_TensorFlow-SSD_ssd_ssd tensorflow_ssd算法_基于TensorFlow的S
07-15
6. **后处理**：预测阶段，SSD的输出需要经过非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）来去除重复的检测结果。 在"mySSD.zip"压缩包中，可能包含有实现这些步骤的Python代码、模型配置文件、预训练权重、以及...
FCN.tensorflow-tf.0.11_compatible.zip_CNN_fcn_tensorflow_tensorf
09-24
标题 "FCN.tensorflow-tf.0.11_compatible.zip_CNN_fcn_tensorflow_tensorf" 提到的是一个基于TensorFlow 0.11版本的FCN（全卷积网络）实现。全卷积网络是一种深度学习模型，主要用于图像分割任务，它允许网络输出与...
PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）
热门推荐
KI的博客
01-18 10万+
PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）
tensorflow 中查看张量值和张量大小
caokaifa的博客
06-23 2万+
通过with tf.Session() as sess: print (sess.run(y))即可打印出变量的值。下面给出例子import numpy as np import tensorflow as tf x = tf.constant([1,2,3,4,5,6]) y=tf.reshape(x,(2,3)) with tf.Session() as sess: print ...
Tensorflow入门--------计算卷积后的特征图尺寸
梦的漂流瓶的博客
07-17 2万+
     在卷积神经网络设计网型的时候，需要对卷积核和池化层进行参数设置。有三个重要的参数，首先是卷积核的大小，其次是设置步长（padding）的大小，最后是是否采用padding。这几个因素直接影响了卷积、池化后的特征图的大小，对于网络形状的设计非常重要的参数。本博客将针对这三个参数进行解释，并且利用tensorflow进行结论的实验。 一、卷积核     卷积核这个东西比较好理解，就是卷积...
tensorflow2实现多个输出
m0_37663944的博客
02-29 1540
首先需要创建输出列表 model = Model(inpt, [out1, out2, out3]) 然后标签也需要多个 model.fit(image, [tar1, tar2, tar3], batch_size=1) 详细代码 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Conv2D, GlobalAverage...
（pytorch-深度学习系列）卷积神经网络中的填充(padding)和步幅(stride)
我亦是行人
10-26 6472
卷积神经网络中的填充(padding)和步幅(stride) 之前写过一篇blog，描述CNN网络层的输入和输入尺寸的计算关系，但是并没有描述的很全面，这里全面描述了影响输出尺寸的两个超参数padding和stride，查阅了相关资料，编码理解了pytorch中CNN网络的输入输出关系。 对于CNN网络，一般来说，假设输入形状是nh×nwn_h\times n_wnh​×nw​，卷积核窗口形状是kh×kwk_h\times k_wkh​×kw​，那么输出形状将会是 (nh−kh+1)×(nw−kw+1).(
Tensorflow获取Tensor大小
deye1979的专栏
09-16 1119
yourTensor.get_shape().as_list() 转载于:https://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/7531085.html
Tensorflow图像调整大小
日进一步
12-29 4782
一般来说，网络上获取的图像大小不固定，但神经网络输入节点的个数是固定的，所以在将图像的像素作为输入提供给神经网络之前，需要先将图像的大小统一。 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf#读入图像的原始数据 image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("F:/input.jpeg", 'rb').r
TensorFlow 处理多输入、多输出的模型：深度解析与实战
一碗黄焖鸡三碗米饭的博客
03-20 1024
组件描述多输入通过Input定义多个输入，每个输入可以具有不同的形状和数据类型。多输出通过Model创建多个输出，每个输出可以对应一个独立的任务。模型架构使用层连接多个输入分支，共享网络的一部分。编译与训练使用不同的损失函数分别编译多个输出任务，通过字典传入数据。预测与评估针对每个输出计算准确率和损失，进行单独评估。通过这些技术，您可以灵活地设计复杂的模型结构，解决多任务学习、推荐系统等多输入多输出的挑战。希望这篇文章能为您在实际工作中解决类似问题提供帮助。
tensorflow空洞卷积conv2d怎么计算输出大小
最新发布
08-08
在 TensorFlow 中，空洞卷积（Dilated Convolution）的输出尺寸计算与普通卷积有所不同，因为其引入了 **`dilation_rate`** 参数，该参数控制卷积核之间的采样间隔。空洞卷积的输出尺寸计算公式如下： ### 输出尺寸计算公式 对于输入尺寸为 $ W \times W $、卷积核大小为 $ F \times F $、步长（stride）为 $ S $、padding 的像素数为 $ P $、空洞率（dilation rate）为 $ D $，输出尺寸 $ W_{out} $ 可以通过以下公式计算： $$ W_{out} = \frac{W + 2P - D(F - 1) - 1}{S} + 1 $$ 其中： - $ W $：输入特征图的宽度（或高度，假设为正方形输入）。 - $ F $：卷积核的宽度（或高度）。 - $ S $：步长（stride）。 - $ P $：填充的像素数（padding size）。 - $ D $：空洞率（dilation rate）[^4]。 需要注意的是，公式中的 $ D(F - 1) $ 表示由于空洞卷积的采样间隔扩大后，卷积核实际覆盖的输入区域大小。当 $ D = 1 $ 时，空洞卷积等同于普通卷积。 ### 示例代码 以下是一个使用 `tf.nn.atrous_conv2d` 实现空洞卷积并计算输出尺寸的示例： ```python import tensorflow as tf # 定义输入参数 input_size = 32 # 输入特征图的尺寸 (假设为 32x32) filter_size = 3 # 卷积核尺寸 (3x3) stride = 1 # 步长 padding = 'SAME' # 填充方式 dilation_rate = 2 # 空洞率 # 计算输出尺寸 def calculate_output_size(input_size, filter_size, stride, dilation_rate, padding): effective_filter_size = dilation_rate * (filter_size - 1) + 1 if padding == 'SAME': output_size = (input_size + stride - 1) // stride elif padding == 'VALID': output_size = (input_size - effective_filter_size + 1 + stride - 1) // stride return output_size # 调用计算函数 output_size = calculate_output_size(input_size, filter_size, stride, dilation_rate, padding) # 构建空洞卷积操作 input_tensor = tf.random.normal([1, input_size, input_size, 3]) # 输入张量 [batch, height, width, channels] filter_tensor = tf.random.normal([filter_size, filter_size, 3, 16]) # 卷积核 [height, width, in_channels, out_channels] output_tensor = tf.nn.atrous_conv2d(input_tensor, filter_tensor, rate=dilation_rate, padding=padding) print("输出特征图尺寸:", output_size) print("输出张量形状:", output_tensor.shape) ``` ### 公式解析 - **有效卷积核大小**：空洞卷积的卷积核实际覆盖的区域大小为 $ D(F - 1) + 1 $，这是因为卷积核的元素之间插入了 $ D - 1 $ 个零，从而扩大了感受野。 - **Padding**：如果使用 `'SAME'` 填充，输出尺寸与输入尺寸保持一致；如果使用 `'VALID'` 填充，则不进行额外填充，输出尺寸会减小。 ### 相关问题 1. 如何在 TensorFlow 中实现深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）？ 2. 空洞卷积与普通卷积相比有哪些优势和应用场景？ 3. 如何理解 TensorFlow 中 `tf.nn.conv2d_transpose` 的输出尺寸计算？ 4. 深度卷积（Depthwise Convolution）的计算过程是怎样的？ 5. 在 TensorFlow 中，如何通过 `tf.nn.conv2d` 实现普通卷积的输出尺寸计算？
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值