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上海科技大学_变分自编码器_深度学习入门课程 如何巧妙设计网络结构_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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收益,这会带来更多的交流机会。 #将图像转换为浮点数[0,1)以将期望的输入与convolution2d相匹配float_image_batch = tf.image.convert_image_dtype(image_batch,tf.float32) conv2d_layer_one = tf.contrib.layers.convolution2d( float_image_batch,num_output_channels = 32,#生成kernel_size =(5,5)的过滤器数量,#只是过滤器的高度和宽度。activation_fn = tf.nn.relu,weight_init = tf.random_normal,步幅=(2,2),可训练=真) pool_layer_one = tf.nn.max_pool(conv2d_layer_one,ksize = [1,2,2,1],步幅= [1,2,2,1],padding ='SAME') #注意,卷积输出的第一个和最后一个维度没有改变,但是 #中间两个维度都有。conv2d_layer_one.get_
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