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哥伦比亚大学_拟合优度检验_如何定义图像理解?_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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口平均值,然后将结果输出流过自定义操作层。 在本节中,我们将看到计算图可能会变得很大且难以查看。为了解决这个问题,我们还将介绍命名操作和创建图层范围的方法。首先,使用以下命令加载numpy和tensorflow并创建一个图形: 将tensorflow作为tf导入 将numpy导入为np sess = tf.Session() 怎么做… 首先,我们使用numpy创建示例2D图像。该图像将是4x4像素的图像。我们将在四个维度上创建它;第一个维度和最后一个维度的大小为1。请注意,某些TensorFlow图像功能将在三维图像上运行。这四个维度分别是图像编号,高度,宽度和通道,为了使其成为一个通道的一幅图像,我们将其中两个尺寸设置为1,如下所示: x_shape = [1,4,4,1] x_val = np.random.uniform(size = x_shape) 现在,我们必须在图形中创建占位符,可以在其中填充示例图像,如下所示: x_data = tf.placeholder(tf.float32,shape = x_shape) 要在我们的4x4图像上创建移动窗口
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