中国科学院_频谱图怎么画_基于图计算的挖掘分析_中国AI数据

2019-11-25

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Session() 首先,我们将初始化输入数组为10x10 矩阵,然后使用相同的形状初始化PlaCehOlder或graPh: data_size = [10,10] data_2d = np.random.normal(size = data_size)x_input_2d = tf.placeholder(dtype = tf.float32,shape = data_size) 就像一维示例中一样,我们声明了卷积层函数。由于我们的数据已经具有高度和宽度,因此我们只需要在两个维度上进行扩展(批处理大小为1,通道大小为1),以便可以使用conv2d()函数对其进行操作。对于过滤器,我们将使用随机的2x2过滤器,在两个方向上都跨两个,并使用有效的填充(无零填充)。因为我们的输入矩阵是10x10,所以我们的卷积输出将是5x5: def conv_layer_2d(input_2d,my_filter): #首先,将2d输入更改为4d input_3d = tf.expand_dims(input_2d,0) input_4d = tf.expand_dims(input_

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