tensorflow tf.nn.conv2d中filter和tf.layers.conv2d中filters的区别

最新推荐文章于 2023-09-12 16:23:10 发布
最新推荐文章于 2023-09-12 16:23:10 发布
阅读量6.4k 收藏 3
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习中 CNN 神经网络
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiannvshili/article/details/80394986
本文探讨了在TensorFlow中，tf.nn.conv2d中的filter参数与tf.layers.conv2d中的filters参数的区别。tf.nn.conv2d的filter是指4-D tensor的形状，而tf.layers.conv2d的filters则表示输出空间的维度，即卷积层中过滤器的数量。

  • tf.nn.conv2d中filter

       如tensorflow官网解释：

      filter: A Tensor. Must have the same type as input. A 4-D tensor of shape 

最低0.47元/天 解锁文章

新学期VIP享超值加赠
tensorflow学习：tf.nn.conv2d 和 tf.layers.conv2d
wanglitao588的博客
08-14 3万+
看了很多tensorflow卷积的例子，有的用了tf.nn.conv2d，有的用了tf.layers.conv2d，那么这两个究竟有啥不同呢？ tf.layers.conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides=(1,1),                             padding='valid', data_format
TensorFlow中卷积函数参数filter,strides,padding总结
dsmhero的博客
04-22 723
import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() input = tf.Variable(tf.random_normal([1, 5, 5, 1])) filter = tf.Variable(tf.ones([1, 1, 1...
tensorflow--filter、strides
weixin_30924087的博客
05-07 304
最近还在看《TensorFlow 实战Google深度学习框架第二版》这本书，根据第六章里面对于卷基层和池化层的介绍可以发现，在执行tf.nn.conv2d 和 tf.nn.max_pool 函数时，有几个参数是差不多的，一个是 filter，在卷积操作中就是卷积核，是一个四维矩阵，格式是[CONV_SIZE, CONV_SIZE, INPUT_DEEP, CONV_DEEP],分别是这一层卷...
【TensorFlow】tf.nn.conv2d()函数中的filter用法
weixin_51277640的博客
11-16 1553
问题介绍 以tf.Variable(tf.constant([-1,0,0,-1,-1,0,0,-1],shape=(2,2,1,2)))生成卷积核时期待的结果为[[−1,0],[−1,0]][[-1,0],[-1,0]][[−1,0],[−1,0]][[0,−1],[0,−1]][[0,-1],[0,-1]][[0,−1],[0,−1]] 但是该VariableVariableVariable的属性arrryarrryarrry所展示的效果为[[[[−1,0]],[[0,−1]]],[[[−1,0]],[
【TensorFlow】tf.nn.conv2d卷积实现+filter计算原理
一米阳光-的博客
12-18 4429
本来想转载底层实现过程的，结果发现原文中的实验2错误，在这里说明下fliter工作过程： 输入层：就是输入的图像，有可能是三通道的有可能是单通道的 filter:深度与输入层的深度(通道数)相同 输出层：输出层的就是filter遍历输入层后的的计算结果。 具体的计算过程如下： 输出层的深度等于filter的个数！每一个filter遍历输入层会产生一个深度的输出层，那么n个输出层就会产生n......
tf.nn.conv2d
h1yupyp的专栏
07-06 485
tf.nn.conv2d(    input,    filter,    strides,    padding,    use_cudnn_on_gpu=True,    data_format='NHWC',    dilations=[1, 1, 1, 1],    name=None) Defined in tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py.See ...
TensorFlow(3)CNN中的函数
山阴少年
08-22 432
tf.nn.conv2d()函数 参数介绍： tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) input：输入参数，具有这样的shape[batch, in_height, in_width, in_channels]，分别是[batch张图片, 每张图片高度为in_height...
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）...
tf.layers.conv2d和tf.nn.conv2d的区别
最新发布
02-26
从文档可见 `tf.nn.conv2d` 直接执行具体的二维卷积计算任务，而 `tf.layers.conv2d` 包含额外功能比如添加偏差项以及激活函数应用等. ```python # 使用 tf.nn.conv2d 的示例 output = tf.nn.conv2d(input_tensor, ...
【Conv2D，MaxPooling2D，Dropout，Dense，Flatten函数】
武帝为此的博客
09-12 2044
卷积操作通过滑动卷积核在输入数据上，计算卷积核与输入的点积，从而提取特征。池化操作则通过在输入数据上滑动池化窗口，选择窗口中的最大值或平均值，从而减小特征图的尺寸。这两种操作可以有效地减少模型的参数数量，降低计算复杂度，并帮助模型学习图像中的重要特征。全连接层通常位于神经网络的中间，它将前一层的所有节点与当前层的每个节点相连接。在本篇博客中，我们将深入介绍 TensorFlow 中的这些函数以及它们的参数。函数，以将卷积层的输出展平为一维向量，以便输入到全连接层中。函数，还有一些其他核心操作，如。
【Deep Learning】torch.nn.Conv2d用法及filter和kernel的区别
codeman_cdb的专栏
09-25 3923
这几天学习pytorch时发现torch.nn.Conv2d需要指定out_channels，对此感到疑惑。而tensorflow时只需要指定input和filter就行了，因为之前以为filter是二维的，对每一个feature map都会输出一个新的feature map，所以有out_channels = in_channels * filter_count，而pytorch中需要同时指定i...
conv2d 公式_Pytorch.nn.conv2d 过程验证方式(单,多通道卷积过程)
weixin_39530839的博客
12-30 337
今天在看文档的时候，发现pytorch 的conv操作不是很明白，于是有了一下记录首先提出两个问题：1.输入图片是单通道情况下的filters是如何操作的？ 即一通道卷积核卷积过程2.输入图片是多通道情况下的filters是如何操作的？ 即多通道多个卷积核卷积过程这里首先贴出官方文档：classtorch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_si...
TensorFlow2.1入门学习笔记(12)——卷积神经网络
Moon小木
06-13 943
个人博客：wyxogo.top全连接NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。实际项目中的图片多是高分辨率彩色图随着隐藏层增多，网络规模的增大，待优化参数过多容易导致模型过拟合实际应用时会先对原始图像进行特征提取再把提取到的特征送给全连接网络 卷积计算可是一种有效提取图像特征的方法一般会用一个正方形的卷积核，按指定步长，在输入特征图上滑动，遍历输入特征图中的每个像素点。每一个步长，卷积核会与输入特征图出现重合区域，重合区域对应元素相乘、求和再加上偏置项得到输出特征
CNN卷积函数Conv2D()各参数的含义及用法
热门推荐
魔法探戈
07-23 6万+
首先我们放出tf2.0关于tf.keras.layers.Conv2D()函数的官方文档，然后逐一对每个参数的含义和用法进行解释： tf.keras.layers.Conv2D( filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_
Pytorch二维卷积 conv2d 使用/源码/手写实现conv2d/手写向量内积实现conv2d/转置卷积实现——学习笔记
just
02-27 8778
Pytorch二维卷积 conv2d 使用/源码/手写实现conv2d/手写向量内积实现conv2d/转置卷积实现
2020.10.25—python笔记—Conv2D()函数—模型评价指标—keras相关函数（载入、保存model、权重参数）
m0_38057941的博客
10-26 2309
1.assert()函数（断言） 用于判断一个表达式，在表达式条件为 false 的时候触发异常。 断言可以在条件不满足程序运行的情况下直接返回错误，而不必等待程序运行后出现崩溃的情况 可以提前结束程序 def masks_Unet(masks): assert (len(masks.shape)==4) #4D arrays assert (masks.shape[1]==1 ) #check the channel is 1 im_h = masks.shape[2]
tf.layers.conv2d
取名为猫的狗的博客
03-27 1896
参考链接：https://blog.csdn.net/gqixf/article/details/80519912 conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format='channels_last', dilation_rate=(1, 1), ...
CNN的一点理解----filters
free_fly_的博客
02-16 4809
filters 1、提到CNN，大家应该都见过这张图： （一开始的时候我对这张图其实是不理解的，不知道是什么意思） 今天有一点新的理解，决定写下来，以备后续查看。 2、首先我们来看feature map的含义： 大家可以理解成，一个feature map就代表一个二维矩阵(图片尺寸大小)；对于一张图片来说，灰度图就只有1个feature map；对于一张彩色图片是有3个feature...
基于tensorflow的cnn文本分类
u013713117的专栏
02-13 2万+
cnn在计算机视觉领域取得了很好的结果，同时它可以应用在文本分类上面，此文主要介绍如何使用tensorflow实现此任务。cnn实现文本分类的原理下图展示了如何使用cnn进行句子分类。输入是一个句子，为了使其可以进行卷积，首先需要将其转化为向量表示，通常使用word2vec实现。d=5表示每个词转化为5维的向量，矩阵的形状是[sentence_length ×\times 5]，即[7 ×\time
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