keras下conv2DTranspose输出张量尺寸bug的修复

最新推荐文章于 2025-03-13 15:46:10 发布
最新推荐文章于 2025-03-13 15:46:10 发布
阅读量704 收藏
点赞数
分类专栏： 深度学习
【工具篇】【为什么你的手机需要AI开发神器？万字长文拆解TensorFlow Lite开发全攻略】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
04-01 252
大家好，今天咱们要聊的这个话题，绝对能让你的手机秒变AI神器——没错，就是那个让无数开发者又爱又恨的TensorFlow Lite（以下简称TFLite）！这货可是谷歌亲儿子，专门解决「如何在手机里塞进一个AI大脑」这个世纪难题。咱们先看看它官网的自我介绍：「轻量级框架，支持移动端部署，适合开发AI手机应用」。这话说得轻巧，背后可藏着无数黑科技，今天我就带大家扒一扒它的底裤！
神经网络的三种可视化方法——使用keras和MXNet(gluon)实现
qq_37070854的博客
03-30 6113
神经网络的三种可视化方法——用keras和MXNet(gluon)实现 目录神经网络的三种可视化方法——用keras和MXNet(gluon)实现概述keras实现keras特征图可视化keras可视化滤波器(卷积核)的最大响应图keras可视化热力图MXNet(Gluon)实现Gluon可视化特征图Gluon可视化滤波器(卷积核)的最大响应图Gluon可视化热力图 keras之父弗朗西斯科肖莱在...
反卷积操作Conv2DTranspose
09-24 1万+
上采样(Upsample) 在CNN网络中，输入图像通过卷积操作提取特征后，输出的尺寸常会变小，而有时我们需要将图像恢复到原来的尺寸以便进行进一步的计算(比如：图像的语义分割)，那么我们需要实现图像由小分辨率到大分辨率的映射的操作，叫做上采样(Upsample)。 上采样多多种方法，比如最近邻插值(Nearest neighbor interpolation)、双线性插值(Bi-linear interpolation)等，反卷积也是上采样的一种方法。反卷积，也叫转置卷积，它并不是正向卷积的...
keras中conv2d,conv2dTranspose的Padding详细介绍
疯狂的鸡窝
12-15 7200
keras中padding详细介绍背景详细介绍conv2D演示代码Conv2d演示结论CONV2Dtranspose演示代码 背景 conv2d和conv2dTranspose属于最常用的层,但在keras的实现中关于padding的部分有点模糊,周末趁着空闲做了一些尝试,来实验padding的valid和same参数在实际过程中如何操作的. 详细介绍 conv2D演示代码 conv2D部分 v_...
探索 PyTorch 中的 ConvTranspose2d 及其转置卷积家族
最新发布
阿正的梦工坊
03-13 1279
原理介绍
keras的Conv2DTranspose逆卷积
Home to come
01-29 753
学GAN，逆卷积过程中图片大小变化到底是怎么变的？和步长有关系吗？ 先看卷积时的情况 padding = “VALID”输入和输出大小关系如下： 输出大小等于输入大小减去滤波器大小加上1，最后再除以步长（f为滤波器的大小，s是步长大小） padding = “SAME”输入和输出大小关系如下： 即输出大小等于输入大小除以步长向上取整，s是步长大小； == 那逆卷积就是这个过程的逆 == 下面来举个栗子 对于输入大小为77，输入通道数为256的图片，我们要求输出大小仍然为77，进行如下逆卷积操作： 则
【keras/Tensorflow/pytorch】Conv2D和Conv2DTranspose详解
胡侃有料的博客
04-15 3351
every blog every motto: We would rather reuse an active dwarf than a sleeping giant. 0. 前言 一直划水。。。 1. 正文 1.1 Conv2D 说明： 关于这部分之前有写过，所以就不详细展开了，具体可以参考参考文章1 参考文章2 输出特征图计算： 1.2 Conv2DTranspose Conv2DTranspose一般称为反卷积、逆卷积等，对图片进行一个上采样过程，即放大图片。 主要通过三步进行： 对输入特
keras的Conv2DTranspose与Conv2D输出大小
峰子的博客
04-17 667
MNIST-Keras-张量流
02-11
2. **数据预处理**：MNIST数据集通常需要归一化到0到1之间，以及将图像数据展平为一维向量。同时，将标签转换为one-hot编码。 3. **创建模型**：在Keras中，我们可以通过`Sequential`模型来构建CNN。开始时，添加一...
基于OpenCV和Keras实现人脸识别系列——三、图片数据集预处理
u011533744的博客
09-16 1234
基于OpenCV和Keras的人脸识别系列手记： OpenCV初接触，图片的基本操作 使用OpenCV通过摄像头捕获实时视频并探测人脸、准备人脸数据 图片数据集预处理 利用人脸数据训练一个简单的神经网络模型 用CNN模型实现实时人脸识别 用Facenet模型提取人脸特征 通过K折交叉验证选取最佳的KNN模型实现人脸分类 SVM、Pickle vs HDF5、性能和日志 项目完整代码参见Github仓库。 本篇手记是上面这一系列的第三篇。原本发表在慕课网上，不知何故看不到了，现重新发在这里，给需要的人。
keras如何批量读取图片_基于OpenCV和Keras实现人脸识别系列——三、图片数据集预处理...
weixin_39779032的博客
01-14 531
基于OpenCV和Keras的人脸识别系列手记：项目完整代码参见Github仓库。本篇手记是上面这一系列的第三篇。之前已经准备好了训练模型需要用到的人脸图片，接下来的思路大致如下：对数据进行简单的预处理；用处理好的数据训练卷积神经网络并用测试数据评估模型性能；如果模型准确率不够，考虑收集更多数据或用更复杂的网络继续迭代；将模型预测结果作为接口给OpenCV捕获实时视频流的程序调用来识别人脸并进一步...
ConvTranspose2d原理，深度网络如何进行上采样？
热门推荐
月下花弄影
01-11 12万+
在生成图像中，我们需要不断的扩大图像的尺寸。 目前在深度学习中，ConvTranspose2d是其中一个方法。 在DCGAN（Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）（原文地址）中就是用这个来实现的。 别名： convTranspose2d 是pytor...
Net: ConvTranspose2d
芒果干的博客
02-17 2807
本文中主要讲解PyTorch中的转置卷积、逆卷积、微步卷积: ConvTranspose2d函数 ConvTranspose2d nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None) 此函数作一个反卷积操作，
Conv2DTranspose详解
“365天深度学习训练营”报名进行中～
03-15 1259
例如，当用于图像生成任务时，Conv2DTranspose层可以将一个随机的低分辨率的噪声输入转换成一个高分辨率的图像输出。由于Conv2DTranspose层可以自动学习如何将低分辨率的输入映射到高分辨率的输出，因此它在图像生成和图像恢复任务中具有广泛的应用。Conv2DTranspose层的操作与此相反：它接收一个低分辨率的输入，然后将其通过转置滤波器升采样到更高的分辨率。Conv2DTranspose是深度学习神经网络中的一种层，它执行称为转置卷积或反卷积的操作。它是常规卷积层的反向操作。
tf.nn.conv2d_transpose反卷积（转置卷积）
qq_42192910的博客
05-03 8926
tf.nn.conv2d_transpose反卷积（转置卷积） 查阅资料了许久，很多博客资料都对知识进行详细讲解，但一到strides，padding就一带而过，自己发现还是对于步长stride和填充padding这两个因素对输出张量大小的关系不是很清楚，于是自行代码实验并在此记录。 反卷积的基本资料查阅： 1、介绍了反卷积的各种详细的知识： https://blog.youkuaiyun.com/mao_x...
conv2d_transpose()测试
Jverson2009的专栏
01-16 314
#coding:utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np from PIL import Image mask_path = './tmp/masks/PAAPhoto_70S3A970B3FAV_PAAPhoto20191021184516_1001_-1_-1_2448_3264.png' img_data = Image.open...
tensorflow学习笔记(三十二):conv2d_transpose ("解卷积")
Keith
02-18 4万+
conv_transposedeconv解卷积，实际是叫做conv_transpose, conv_transpose实际是卷积的一个逆向过程，tf 中， 编写conv_transpose代码的时候，心中想着一个正向的卷积过程会很有帮助。想象一下我们有一个正向卷积: input_shape = [1,5,5,3] kernel_shape=[2,2,3,1] strides=[1,2,2,1]
理解ConvTranspose2d操作
jiaochong的博客
04-09 5822
理解ConvTranspose2d操作 文章目录理解`ConvTranspose2d`操作输入与输出计算过程详解 ConvTranspose2d是一种常用的可以对图像进行上采样的方法，可以用于扩大图像尺寸。其本质上也是一个卷积操作，目的是恢复对应的卷积参数下，卷积前的原始图像大小。文章ConvTranspose2d原理，深度网络如何进行上采样？搭配了动图介绍了其计算过程，比较直观。这里通过代码的方式对该模块的输入输出以及计算过程进行解释。 首先，文章分析了该模块的输入输出，然后通过自定义的ConvTrans
nn.ConvTranspose2d详解
lyy的博客
03-07 4万+
首先，对输入的feature map进行padding操作，得到新的feature map；然后，随机初始化一定尺寸的卷积核；最后，用随机初始化的一定尺寸的卷积核在新的feature map上进行卷积操作。补充一下，卷积核确实是随机初始的，但是后续可以对卷积核进行单独的修改，比如使用双线性卷积核，这样的话卷积核的参数是固定的，不可以进行学习修改。下面对上面的过程进行演示。
tf.keras.layers.conv2dtranspose
04-10
b'tf.keras.layers.conv2dtranspose'是TensorFlow中的反卷积层。它可以将一个二维的卷积操作反向，使数据的尺寸放大。在图像处理中常常用于上采样操作，将一张较小的图片放大到原始尺寸。
评论
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