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2019-11-25

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5,跨度大小= 1,结果为长度为17的数组:'')print(sess.run( my_maxpool_output,feed_dict = feed_dict)) #完全连接的输出print('\ nInput =上面的长度为17''的数组)print('所有四行的完全连接的层具有五个输出:'')print(sess.run(my_full_output,feed_dict = feed_dict)) 以下结果表明: 输入=长度为25的数组 带滤波器的卷积,长度= 5,步幅大小= 1,得出长度为21的数组: 输入=上面的长度为21的数组 0.] 输入=上面的长度为21的数组 MaxPool,窗口长度= 5,步幅大小 长度17: 输入=以上长度为17的数组 四行全连接层,具有五个输出: 一维数据对于神经网络来说非常重要。时间序列,信号处理和SOme文本嵌入被认为是一维的,并且经常在神经网络中使用。 我们现在将以二维数据的等效顺序来考虑相同类型的层: 我们将首先清除并重新设置商品图片:ops.reset_default_graph() sess = tf.

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