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哈尔滨工业大学_k近邻算法_非线性回归应用_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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onv2d = tf.nn.conv2d(input_batch,内核,步幅= [1,1,1,1],padding ='SAME')sess.run(conv2d) 执行示例代码的结果是: 数组([[[[0.,0.], [1.,2.]], [[2.,4.], [3.,6.]]], [[[2.,4.], [4.,8.]], [[6.,12.], [8.,16.]]]],dtype = float32) 输出是另一个张量,其张数与input_batch的等级相同,其中包括在内核中找到的维数。考虑一下,如果input_batch表示图像,则该图像将具有单个通道,在这种情况下,可以将其视为灰度图像。张量中的每个元素将代表图像的一个像素。图像右下角的像素值为3.0。 将tf.nn.conv2d卷积操作视为图像(表示为input_batch)和内核张量的组合。这两个张量的卷积创建一个特征图。功能图是一个广义术语,但在计算机视觉中除外,它与使用图像内核的操作的输出有关。现在,特征图通过在输出中添加新的图层来表示这些张量的卷积。 输入图像和输出特征图之间的关系可以用代码来探索。
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