万门大学_鲁棒性_梯度下降-简介_中国AI数据

2019-11-25

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1.,0.]],[[254.,0.,0.],[255。 ,255.,255。],[0.,0.,0。]]]] ]) conv2d = tf.contrib.layers.convolution2d( image_input,num_output_channels = 4,kernel_size =(1,1),#这只是过滤器的高度和宽度。 activation_fn = tf.nn.relu, stride =(1,1),#跳过image_batch和input_channels的步幅值。 可训练=真) #需要初始化在convolution2d的设置中使用的变量。sess.run(tf.initialize_all_variables())sess.run(conv2d) 执行示例代码的输出是: [0.,0.,0.,0.]]]]],dtype = float32) 此示例针对一批单个图像设置了完整卷积。所有参数均基于本章完成的所有步骤。主要区别在于tf.contrib.layers.convolution2d无需进行全部编写即可进行大量设置。对于高级用户而言,这可以节省

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