- mongodb - 在 MongoDB mapreduce 中,如何展平值对象?
- javascript - 对象传播与 Object.assign
- html - 输入类型 ="submit"Vs 按钮标签它们可以互换吗?
- sql - 使用 MongoDB 而不是 MS SQL Server 的优缺点
tensorflow
的tf.nn.max_pool
中的“SAME”和“VALID”填充有什么区别?
在我看来,“VALID”意味着当我们进行最大池时,边缘之外不会有零填充。
根据A guide to convolution arithmetic for deep learning ,它表示池运算符中不会有填充,即只使用 tensorflow
的“VALID”。但是 tensorflow
中最大池的“SAME”填充是什么?
最佳答案
如果你喜欢 ascii 艺术:
"VALID"
= 没有填充:
inputs: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 (12 13)
|________________| dropped
|_________________|
"SAME"
= 零填充:
pad| |pad
inputs: 0 |1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13|0 0
|________________|
|_________________|
|________________|
在这个例子中:
注意事项:
"VALID"
只删除最右边的列(或最底部的行)。"SAME"
尝试左右均匀填充,但是如果要添加的列数是奇数,它会将额外的列添加到右侧,如本例中的情况(同样的逻辑也适用于垂直方向:底部可能会多出一行零)。编辑:
关于名字:
"SAME"
填充,如果您使用 1 的步幅,图层的输出将具有与其输入相同的空间维度。"VALID"
填充,没有“虚构”的填充输入。该层仅使用有效输入数据。关于python - tensorflow的tf.nn.max_pool中 'SAME'和 'VALID' padding有什么区别?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37674306/
我想将模型及其各自训练的权重从 tensorflow.js 转换为标准 tensorflow,但无法弄清楚如何做到这一点,tensorflow.js 的文档对此没有任何说明 我有一个 manifest
我有一个运行良好的 TF 模型,它是用 Python 和 TFlearn 构建的。有没有办法在另一个系统上运行这个模型而不安装 Tensorflow?它已经经过预训练,所以我只需要通过它运行数据。 我
当执行 tensorflow_model_server 二进制文件时,它需要一个模型名称命令行参数,model_name。 如何在训练期间指定模型名称,以便在运行 tensorflow_model_s
我一直在 R 中使用标准包进行生存分析。我知道如何在 TensorFlow 中处理分类问题,例如逻辑回归,但我很难将其映射到生存分析问题。在某种程度上,您有两个输出向量而不是一个输出向量(time_t
Torch7 has a library for generating Gaussian Kernels在一个固定的支持。 Tensorflow 中有什么可比的吗?我看到 these distribu
在Keras中我们可以简单的添加回调,如下所示: self.model.fit(X_train,y_train,callbacks=[Custom_callback]) 回调在doc中定义,但我找不到
我正在寻找一种在 tensorflow 中有条件打印节点的方法,使用下面的示例代码行,其中每 10 个循环计数,它应该在控制台中打印一些东西。但这对我不起作用。谁能建议? 谢谢,哈米德雷萨, epsi
我想使用 tensorflow object detection API 创建我自己的 .tfrecord 文件,并将它们用于训练。该记录将是原始数据集的子集,因此模型将仅检测特定类别。我不明白也无法
我在 TensorFlow 中训练了一个聊天机器人,想保存模型以便使用 TensorFlow.js 将其部署到 Web。我有以下内容 checkpoint = "./chatbot_weights.c
我最近开始学习 Tensorflow,特别是我想使用卷积神经网络进行图像分类。我一直在看官方仓库中的android demo,特别是这个例子:https://github.com/tensorflow
我目前正在研究单图像超分辨率,并且我设法卡住了现有的检查点文件并将其转换为 tensorflow lite。但是,使用 .tflite 文件执行推理时,对一张图像进行上采样所需的时间至少是使用 .ck
我注意到 tensorflow 的 api 中已经有批量标准化函数。我不明白的一件事是如何更改训练和测试之间的程序? 批量归一化在测试和训练期间的作用不同。具体来说,在训练期间使用固定的均值和方差。
我创建了一个模型,该模型将 Mobilenet V2 应用于 Google colab 中的卷积基础层。然后我使用这个命令转换它: path_to_h5 = working_dir + '/Tenso
代码取自:- http://adventuresinmachinelearning.com/python-tensorflow-tutorial/ import tensorflow as tf fr
好了,所以我准备在Tensorflow中运行 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() 函数。 据我了解,“logit”应该是概率的张量,每个对应于某个像素的
tensorflow 服务构建依赖于大型 tensorflow ;但我已经成功构建了 tensorflow。所以我想用它。我做这些事情:我更改了 tensorflow 服务 WORKSPACE(org
Tensoflow 嵌入层 ( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Embedding ) 易于使用, 并且有大量的文
我正在尝试使用非常大的数据集(比我的内存大得多)训练 Tensorflow 模型。 为了充分利用所有可用的训练数据,我正在考虑将它们分成几个小的“分片”,并一次在一个分片上进行训练。 经过一番研究,我
根据 Sutton 的书 - Reinforcement Learning: An Introduction,网络权重的更新方程为: 其中 et 是资格轨迹。 这类似于带有额外 et 的梯度下降更新。
如何根据条件选择执行图表的一部分? 我的网络有一部分只有在 feed_dict 中提供占位符值时才会执行.如果未提供该值,则采用备用路径。我该如何使用 tensorflow 来实现它? 以下是我的代码
我是一名优秀的程序员,十分优秀!