优达学城_adagrad_kmeans应用_中国AI数据

2019-11-25

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平均值,我们将使用一个内置函数来对2x2形状的窗口中的常数进行卷积。该函数在图像处理和TensorFlow中非常普遍,我们将使用的函数为conv2d()。此函数采用窗口和我们指定的过滤器的分段乘积。我们还必须为移动窗口在两个方向上指定一个步幅。在这里,我们将计算四个移动窗口平均值,左上方,右上方,左下方和右下方四个像素。为此,我们创建了一个2x2的窗口,并且每个方向的步长均为2。要取平均值,我们将以0.25。的常数对2x2窗口进行卷积,如下所示: my_filter = tf.constant(0.25,shape = [2,2,1,1])my_strides = [1,2,2,1 ] mov_avg_layer = tf.nn.conv2d(x_data,my_filter,my_strides,padding ='SAME''',name ='Moving'_Avg_ Window') ■ 要计算卷积层的输出大小,我们可以使用以下公式:Output =(W-F + 2P)/ S + 1,其中W是输入大小,F是过滤器大小,P是其中的填充零,S是步幅。 请注意,我们还通过使用

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