tensorflow中的conv1d和conv2d

最新推荐文章于 2022-01-05 10:10:11 发布
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tensorflow中的 Conv1d Conv2d Conv3d
qq_40107571的博客
12-16 1200
tensorflow conv1d conv2d conv3d
tensorflow conv1d 代码实例 及 具体运算过程
Love-Coding
02-18 992
import tensorflow as tf import numpy as np batch_size = 2 sequence_len = 5 hidden_size = 2 kernel_len = 2 in_channel = hidden_size out_channel = hidden_size a1 = np.array(np.arange(1, 1 + sequence_len * hidden_size).reshape([sequence_len, hidden_size]), d
tensorflow2学习（一）：Conv1D
今朝相守观桑田的博客
07-07 1736
Conv1D的输入输出： import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers con1 = layers.Conv1D(1, kernel_size=1, padding='same', activation=tf.nn.relu, input_shape=(2, 2)) model = tf.keras.Sequential() model.add(con1) print(model.input_shape) print(model.o
Tensorflow函数：tf.nn.conv1d()
abbott_zb的博客
10-10 1634
一. 函数的作用 该函数的主要作用是实现一维卷积(conv1d)操作。所谓的一维卷积可以理解为是二维卷积(conv2d)在某一维度上简化，传统的二维卷积是用卷积核在特征图像的width和height两个方向上按一定的stride进行滑窗卷积操作，而一维卷积则可以看成是二维卷积在width或者height方向上的简化。 二.函数的参数说明 1. 函数的整体结构如下： tf.nn.co...
tensorflow conv1d的理解和实现
夜晓岚的博客
06-09 6965
参考:https://blog.youkuaiyun.com/qq_16320025/article/details/89396718?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.nonecas
基于Keras中Conv1D和Conv2D的区别说明
09-16
- 尽管`Conv1D`和`Conv2D`在实现上有细微差别，如在`_Conv`基类中对输入和滤波器的处理方式，但它们最终都会调用后端的卷积函数（如TensorFlow的`tf.nn.convolution`）。因此，从计算的角度来看，当`Conv2D`的输入...
对tensorflow中tf.nn.conv1d和layers.conv1d的区别详解
09-17
在TensorFlow中，`tf.nn.conv1d`和`layers.conv1d`都是用于执行一维卷积操作的函数，但它们在实现细节和使用上存在一些差异。这篇文章将深入探讨这两个函数的区别，并帮助理解它们在构建一维卷积神经网络（1D CNN）...
tensorflow中一维卷积conv1d处理语言序列举例
daisy的博客
12-05 8019
tf.nn.conv1d： 函数形式： tf.nn.conv1d(value, filters, stride, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None): 程序举例： import tensorflow as tf import numpy as np sess = tf.InteractiveSession...
tensorflow conv1D 和deconv1D
weixin_40532625的博客
04-20 1945
# -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np """ conv1d的参数含义：(以NHWC格式为例，即，通道维在最后) 1、value：在注释中，value的格式为：[batch, in_width, in_channels]，batch为样本维， 表示多少个样本，in_width为宽度维，表示样本的宽度...
Tensorflow深度学习之二十七：tf.nn.conv1d
热门推荐
DaVinciL的博客
08-02 2万+
一、conv1d   在NLP领域，甚至图像处理的时候，我们可能会用到一维卷积（conv1d）。所谓的一维卷积可以看作是二维卷积（conv2d）的简化，二维卷积是将一个特征图在width和height两个方向上进行滑窗操作，对应位置进行相乘并求和；而一维卷积则是只在width或者说height方向上进行滑窗并相乘求和。   以下是Tensor Flow中关于tf.nn.conv1d的API注解...
Tensorflow卷积神经网络之conv1d和conv2d的解读笔记
duanyuwangyuyan的博客
09-02 4049
1. 问题 在看《Tensorflow实战google深度学习框架》的卷积神经网络章节的时候。文中提到tensorflow卷积层的接口 conv1d和conv2d等；而且示例也没看懂，和预想的理论计算的结果不一致。接下来，分析tensorflow的conv1d和conv2d的源码。 2. conv1d 2.1 source code def conv1d(value, filters, stride, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_forma
tensorflow DCGAN 源码中 conv_cond_concat函数
qq_26941947的博客
05-22 2748
源码地址： https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow 今天看了源码中，再debug调试时看到了conv_cond_concat这个函数，第一反应就是应该与tf.concat有关系，看了源码确实是。 以下是函数定义： def conv_cond_concat(x, y): """Concatenate conditioni
TensorFlow2的Conv1D, Conv2D,Conv3D机器对应的MaxPooling详解
星空下
01-05 2372
TensorFlow2对Conv1D, Conv2D, Conv3D都有详细的解释，针对公有的 卷积操作 主要参数进行说明一下： filters: 卷积核数目，卷积计算时折射使用的空间维度； kernel_size: 卷积核大小，要求是一个Tensor，具有[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]这样的shape， 具体含义是[卷积核高度，卷积核宽度，图像通道数，卷积核个数]，要求类型与参数input相同。有一个地方需要注意的是，第三
tensorflow 中反卷积操作（transpose conv）详解
卓为的博客
03-15 4089
题主花了很多时间去理解 tensorflow 中 transpose_conv 的计算方法，终于找到了一篇写得比较基础的博文link，文中用 python 实现了 tensorflow 中 transpose_conv 的功能，但是存在一点点不足，code仅仅适合 stride=2,kernel=3的场合，现修改其代码，使其适应于 stride = 2,但kernel 可以为任意值的场合。 ...
Tensorflow 不同卷积层的计算方法
qq_40041064的博客
03-13 668
卷积神经网络的研究产生了各种各样的网络模型，也提出了多个卷积层的变种，本文主要介绍卷积层的算法及在Tensorflow中的实现方法，包括：普通卷积，空洞卷积，转置卷积，分离卷积。 1. 普通卷积 以多通道输入，单卷积核（步长为1，不填充）为例说明 import tensorflow as tf r = tf.constant([[1.,-1.,0.,2.,0],[-1.,-2.,2....
卷积的时候需要对卷积核进行180的旋转，你知道吗?
09-16 4910
这个问题我之前是有过疑问的，后来不知道又取消了这个疑问。今天又去看了一下github上的那篇文章： DeepLearning-500-questions/ch05_卷积神经网络(CNN)/第五章_卷积神经网络 里面有这么一段 卷积的时候需要对卷积核进行180的旋转！ 这个和平时想的有点不一样啊，平时看到的文章不都是那卷积核直接和图像做卷积的吗？ 网上搜到的卷积操作绝大部分是这样介绍的，拿着卷积核直接和原图进行卷积计算就行了。 实际不是这么回事！ 上面这张图的卷积核已经是原卷积核逆时
Tensorflow的卷积操作
qq_33690342的博客
09-27 754
Tendorflow中提供了对一维数据、二维数据、三维数据的卷积操作，分别是tf.nn.conv1d()、tf.nn.conv2d()、tf.nn.conv3d(). 以tf.nn.conv2d()函数做操作说明： tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format = None, n...
tensorflow基础学习：CNN（卷积神经网络）打造手写数字识别详细教程
ziyu
11-26 854
开发平台：win10+py3.6 64bit + tensorflow-gpu == 1.9.0版本 使用的工具以及库： pycharm（全宇宙唯一一款专门用做python开发的工具）功能强大 tensorflow-gpu 1.9 (win10下配置gpu环境过程多坑，配置教程看我另一篇博客) tensorflow cpu版不太建议，很慢很烫，是真的慢真的烫 先看看训练的tensorboar...
tensorflow conv1d
07-27
- *1* *2* [tensorflow中的 Conv1d Conv2d Conv3d](https://blog.youkuaiyun.com/qq_40107571/article/details/128344483)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_...
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