【tensorflow】tf.nn 常用函数介绍: conv2d/max_pool/dropout/softmax

最新推荐文章于 2025-03-22 10:49:04 发布
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分类专栏： python tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012679707/article/details/79884768
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本文介绍了TensorFlow中用于深度学习的几个关键函数：tf.nn.conv2d详细解释了卷积操作，包括输入、滤波器、步长和填充；tf.nn.max_pool解析了最大池化的作用；tf.nn.dropout阐述了如何通过随机丢弃神经元来防止过拟合；最后，讨论了tf.nn.softmax在多分类问题中的概率输出。

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tf.nn常用函数介绍: conv2d()、max_pool()、softmax()、dropout()


转自：

tf.nn.conv2d函数和tf.nn.max_pool函数介绍 https://www.cnblogs.com/smartwhite/p/7819689.html

tf.nn.dropout防止过拟合 https://blog.youkuaiyun.com/huahuazhu/article/details/73649389

tensorflow常用函数之tf.nn.softmax  https://my.oschina.net/u/780234/blog/1588827


1. tf.nn.conv2d()

tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)

介绍参数：

input：指卷积需要输入的参数，具有这样的shape[batch, in_height, in_

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前言 关于深度学习框架，主流的几个TensorFlow、PyTorch以及Keras都有所使用，由于在深度学习领域自己也只算个入门级选手，所以本文只从一个AI新手的角度去尝试分享一些使用框架编程的实践经验。至于标题最佳实践，那也纯粹有些哗众取宠之意，文章对于能够玩转各种框架API的大佬们，也许会贻笑大方。除此以外，本文相当于一个搬运工，并不讲解具体的使用细节，当然会推荐一些已经介绍的很好的文章，看...
import tensorflow as tf # 定义输入的占位符 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1280, 1024, 3]) y = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes]) # num_classes表示类别数目 # 定义卷积层 conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=x, filters=32, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2) conv2 = tf.layers.conv2d(inputs=pool1, filters=64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=[2, 2], strides=2) # 定义全连接层 flatten = tf.reshape(pool2, [-1, 320 * 256 * 64]) fc1 = tf.layers.dense(inputs=flatten, units=256, activation=tf.nn.relu) dropout1 = tf.layers.dropout(inputs=fc1, rate=0.4) fc2 = tf.layers.dense(inputs=dropout1, units=num_classes) # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=fc2)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss) # 定义评估指标 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(fc2, 1), tf.argmax(y, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
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