中南大学_多层感知机_输出方式_中国AI数据

2019-11-25

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ll_output_1d) my_full_output =完全连接(my_maxpool_output,5) 现在,我们将初始化所有变量并运行图并打印每个图层的输出: 初始化= tf.initialize_all_variables()sess.run(init) feed_dict = {x_input_1d:data_1d} #卷积输出print('Input =长度为25''的数组)print('卷积w / filter,长度= 5,步幅大小= 1,导致长度为21的数组:'')print(sess.run(my_convolution_output ,feed_dict = feed_dict)) #激活输出print('\ nInput =以上长度为21''的数组)print('ReLU元素明智地返回长度为21的数组:'')print(sess.run(my_activation_output,feed_dict = feed_dict)) #Maxpool输出print('\ nInput =上面的长度为21''的数组)print('MaxPool,窗口长度=

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