北京尚学堂_分类问题_对抗生成网络工作原理_中国AI数据

2019-11-25

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,我们将其初始化为5的宽度: Tensorflow的最大参数与C层层非常相似。虽然没有过滤器,但是却具有尺寸,跨度和填充选择。SinCe我们的窗口是5,有效填充(nO zerO填充),那么我们的输出数组将有4个或:Ir ∣ IeSS条目。 def max_pool(input_1d,width): #首先,我们将1d输入变成4d。 input_2d = tf.expand_dims(input_1d,0) input_3d = tf.expand_dims(input_2d,0) input_4d = tf.expand_dims(input_3d,3) #执行最大池操作 pool_output = tf.nn.max_pool(input_4d,ksize = [1,1,width,1],步幅= [1,1,1,1],padding ='VALID') pool_output_1d = tf.squeeze(pool_output)返回(pool_output_1d) my_maxpool_output = max_pool(my_activation_output

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