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  • TensorFlow常用函数

    【1】卷积层(Convolutional Layer),构建一个2维卷积层,常用的参数有

    1 conv = tf.layers.conv2d(
    2         inputs=pool,
    3         filters=64,
    4         kernel_size=[5, 5],
    5         padding="same",
    6         activation=tf.nn.relu)

    inputs表示输入要的Tensor,filters表示卷积核的数量,kernel_size表示卷积核的大小,padding表示卷积的边界处理方式,

    有valid和same两种方式,valid方式不会在原有输入的基础上添加新的像素,same表示需要对input的边界数据进行填存,

    具体计算公式参见,activation表示要采用的激活函数。

    【2】池化层(Pooling Layer,max_pooling2d或average_pooling2d),用于构建2维池化,常用的参数有:

    1 tf.layers.max_pooling2d(
    2 inputs=conv, 
    3 pool_size=[2, 2], 
    4 strides=2)

    inputs表示要被池化的输入Tensor,pool_size表示池化窗口大小,strides表示进行池化操作的步长。

    【3】全链接层主要参数如下所示:

    1 tf.layers.dense(inputs=pool2_flat, 
    2 units=1024, 
    3 activation=tf.nn.relu)

    inputs表示输入层,units表示输出层的tensor的形状为[batchsize, units],activation表示要采用的激化函数。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hsy1941/p/8605564.html
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