tf两种padding方式

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tf.pad()--填充操作
panghuzhenbang的博客
05-06 1209
padings：代表每一维填充多少，它的维度和tensor的维度一样； 此操作根据您指定的 paddings 来填充一个 tensor，paddings 是一个具有形状 [n, 2] 的整数张量，其中 n 是 tensor 的秩，对于每个输入维度 D，paddings [D, 0] 表示在该维度的 tensor 内容之前要添加多少个值，而 paddings[D, 1] 表示在该维度中的 tensor 内容之后要添加多少值。
TensorFlow2.0学习笔记2-tf2.0两种方式搭建神经网络
03-13 6156
一，TensorFlow2.0搭建神经网络八股 六步法： 1）import 【引入相关模块】 2）train,test 【告知喂入网络的训练集测试集以及相应的标签】 3）model=tf.keras.models.Sequential 【在Sequential中搭建网络结构，相当于走一遍前向传播】 model=tf.keras.models.Sequential([]网络结构) ...
tf padding方式和输出特征图大小关系
qq_36831368的博客
12-30 1366
一、基本公式（普通卷积） 输出大小 = (输入大小-卷积核大小+2*填充大小)/步长+1（向下取整） 二、普通卷积 padding=‘SAME’：输出大小=输入大小/步长（向上取整）(SAME方式时padding大小是由tf自动决定，一般都是将输入大小填充到步长的整数倍） padding=‘VALID’：输出大小=(输入大小-卷积核大小+1)/步长（即无填充时的最基本公式） 示例如下： # SAME方式 x = tf.random.normal([2,5,5,3]) w = tf.random.normal
tensorflow进阶总结
林海
03-11 369
tensorflow进阶总结数据的合并与分割数据统计张量的比较填充数据限幅高级操作tip： 数据的合并与分割 tf.concat([a,b],axis=n)#拼接:不会会产生新的维度 ''' e.g.: a.shape = [4,32,8] b.shape = [6,32,8] axis = 0 => concat.shape = [10,32,8] ''' #约束：非拼接维度之间必须保持一致，否则拼接不合法。 tf.stack([a,b],axis=n)#堆叠:产生新的维度 ''' e.
TensorFlow2-高阶操作（五）：数据填充【tf.pad()；参数：padding、mode】、【数据复制：tf.tile()】、【维度扩展+复制：broadcast_to()】
u013250861的博客
04-17 1483
一、数据填充：tf.pad() 为了方便网络的并行计算，需要将不同长度的数据扩张为相同长度，通常是在需要补充长度的数据开始或结束处填充足够数量的特定数值，这些特定数值一般代表了无效意义。这种操作成为填充（Padding）。 填充操作可以通过tf.pad(x,paddings)函数实现，参数paddings是包含了多个[leftPaddings,RightPaddings]的嵌套方案List。 tf.pad( tensor, paddings, //类
tensorflow的几个常用函数(tf.tile(),tf.padding(),tf.expend_dims())
CV_YOU的博客
09-07 4037
最近看tensorflow,有几个很常用的tensor操作函数,但又不是那么直观理解,看看资料,这里记录一下: 1.tf.tile(): 函数参数: tile( input, #输入 multiples, #同一维度上复制的次数 name=None ) tile() 平铺之意，用于在同一维度上的复制 什么叫同一维度的复制呢,如果是多维该怎么复制呢,应该...
理解tf.pad()及tensorflow卷积中的padding方式(“SAME”和“VALID”)
jancis的博客
01-12 1401
最近细看了一下yolov3的代码，对其中的填充语法小结一下，方便之后回顾复习。 首先说一下填充的作用： 填充（即代码中的padding），就是在矩阵的周围补0，一般用于进行卷积操作之前，使得每个输入像素都能作为卷积核窗口的中心。 以下面这段代码为契机首先理解tf.pad()： def _fixed_padding(inputs, kernel_size): #这里的inputs format为'NHWC' pad_total = kernel_size - 1 ...
tf中选择不同的padding会使图像尺寸带来不同的变化
minopus的博客
04-14 431
在TensorFlow中，padding有两种形式：same和valid。这两个形式的差别在于： same是指如果碰到尺寸不足，即当卷积核stride了几次之后，发现此时的卷积核所处的位置已经有部分超过了原来的图像，则会把超过的部分补完。 对应公式为: k=w/s。k要向上取整。 比较形象的是，长为5（视作5列）的大物体，拿一个长为2的小物体，每一次以2的距离跳跃，那么第一次是在1,2列，第...
Tensorflow tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积的
12-20
4. **padding**：可以是字符串"SAME"或"VALID"，控制边缘填充的方式。"SAME"保持输出尺寸与输入相同，"VALID"不进行填充，只对有效区域进行卷积。 5. **rate**（可选）：空洞卷积（Atrous Convolution）的孔径率，...
tensorflow中tf.layers.conv2d-Padding
ningning52107的博客
05-07 2593
https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/layers/conv2d?hl=zh-cn tensorflow手册链接 tf.layers.conv2d( inputs, filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_fo...
2020-12-14算法_动态规划之最大子段和
Aita_ZteP的博客
12-14 523
最大子段和 给定n个整数（可能为负数）组成的序列a[1],a[2],a[3],…,a[n]，求该序列如a[i]+a[i+1]+…+a[j]的子段和的最大值。当所给的整数均为负数时，定义子段和为0。 要求算法的时间复杂度为O(n)。 输入格式: 输入有两行： 第一行是n值（1<=n<=10000)； 第二行是n个整数。 输出格式: 输出最大子段和。 输入样例: 在这里给出一组输入。例如： 6 -2 11 -4 13 -5 -2 输出样例: 在这里给出相应的输出。例如： 20 源代码： #inclu
tf.pad()
shuijinghua的博客
08-23 249
函数表达式如下: tf.pad( tensor, paddings, mode='CONSTANT', name=None, constant_values=0 ) 函数用途:对各个维度进行填充, padding 输入: tensor:是要填充的张量, padding: 一个2*2的tensor, 分别是上下左右的padding宽度, con...
tf.pad( )的用法
liguandong
01-20 4902
pad(tensor, paddings, mode="CONSTANT", name=None, constant_values=0) pad 在网络结构设计中可以说是很常见的操作了。paddings是[N，2] 的形式，N代表是张量的阶，2代表是2列，列必须是2. t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) paddings = tf.con...
tensorflow conv2d的padding解释以及参数解释
热门推荐
lujiandong1的专栏
12-18 4万+
1、padding的方式： 说明： 1、摘录自http://stackoverflow.com/questions/37674306/what-is-the-difference-between-same-and-valid-padding-in-tf-nn-max-pool-of-t 2、不同的padding方式,VALID是采用丢弃的方式,比如上述的input_width=13,
Tensorflow中padding的两种类型SAME和VALID
jiandanjinxin的专栏
08-24 2万+
边界补充问题 原始图片尺寸为7*7，卷积核的大小为3*3，当卷积核沿着图片滑动后只能滑动出一个5*5的图片出来，这就造成了卷积后的图片和卷积前的图片尺寸不一致，这显然不是我们想要的结果，所以为了避免这种情况，需要先对原始图片做边界填充处理。在上面的情况中，我们需要先把原始图像填充为9*9的尺寸。 常用的区域填充方法包括： 用3*3定义原始图像的尺寸，补充为9*9的尺寸，图片上的颜色只为方便观
关于TensorFlow的padding操作是如何补充0 的
accumulate_zhang的博客
10-26 1万+
1.podding='SAME'时，全0填充。 2.padding=“VALID”,不使用全0填充 原本书上的内容，一开始看的时候没注意，没仔细看，只是单纯的理解为padding为SAME就补0；为VALID就不补0； 后来看代码的时候感觉不对劲，后来找了一些资料，才醒悟过来 参考链接：http://blog.csdn.net
TF、keras两种padding方式：vaild和same
whyerdiku的博客
06-12 1895
'padding=same' 是keras中常用的一种padding方式，比如在ResNet和DenseNet中的第一个卷积层都采用这种padding方式，output_size=h/s。Referencehttps://oldpan.me/archives/tf-keras-padding-vaild-same...
tf.nn.conv2d()函数以及padding填充方式介绍
MirrorN的博客
11-20 9124
tf.nn.conv2d()函数中填充方式的理解 本篇的主要内容： tf.nn.conv2d()函数 tf.nn.conv2d()函数中padding的SAME填充方式 tf.nn.conv2d()函数 tf.nn.conv2d()是TensorFlow中用于创建卷积层的函数，这个函数的调用格式如下： def conv2d(input: Any, filter: Any,...
TensorFlow中的Padding到底是怎么在填充？
空字符
08-29 2900
1.结论 在用tf.nn.conv2d()计算卷积的时候突然有一个疑问，当padding=SAME的时候Tensorflow内部到底是这么处理的。网上找了一圈没发现，都是说怎么计算卷积后的尺寸，没办法挨个试了一遍总结了padding的规律。下面先说结论，再说示例。 符号及术语说明: []表示取整,如[0.6]=0； ⌈⌉表示向上取整,如⌈0.6⌉=1 Tensorflow中paddi...
SAME PADDING
最新发布
12-31
conv_layer_same_padding = tf.keras.layers.Conv2D(filters=16, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation=None) output_tensor = conv_layer_same_padding(input_tensor) print(f...
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