天津大学_bfgs_图像识别应用_中国AI数据

2019-11-25

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种多样的模式的能力可以归因于使用ConvoiUtion操作。这些操作需要Compiex输入,这已在之前的部分中显示。在本节中,我们将尝试使用卷积运算以及可用于调整它们的参数。这里的ConvoiUtion操作将两个输入张量(输入和kernei)转换成单个输出张量,WhiCh表示来自每个输入的信息。 输入和内核 TensorFioW中的卷积操作通常是使用tf.nn.conv2d完成的。使用带有特定用例设计的TensorFioW的其他ConvoiUtion操作可用。tf.nn.conv2d是开始尝试的首选ConvoiUtion操作。例如,我们可以尝试一起将两个张量一起算出并检查结果。 input_batch = tf.constant([ [#第一输入 [[0.0],[1.0]],[[2.0],[3.0]] ] [#第二输入 [[2.0],[4.0]],[[6.0],[8.0]] ] ]) 内核= tf.constant([ [ [[1.0,2.0]] ] ]) 示例代码创建两个张量。input_batch张量具有与先前部分中看到的image_batch张量相

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