龙星计划_最大似然估计_模型迭代_中国AI数据

2019-11-25

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a_size]) 现在,我们将定义一个构成卷积层的函数。然后,我们将声明一个随机过滤器并创建卷积层: 请注意,TensorFlow的许多层函数均设计为处理4D数据(4D = [批处理大小,宽度,高度,通道])。我们将需要修改输入数据和输出数据以扩展或折叠所需的额外尺寸。对于示例数据,批处理大小为1,宽度为1,高度为25,通道大小为1。要扩展尺寸,请使用expand_dims()函数,而要折叠尺寸,请使用squeeze()函数。另请注意,我们可以根据公式output_size =(W- F + 2P)/ S + 1计算卷积层的输出尺寸,其中W是输入尺寸,F是滤镜尺寸,P是填充尺寸,S是步幅大小。 def conv_layer_1d(input_1d,my_filter): #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) #执行卷积convolution_output = t

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