如何解决cnn
我有一个Conv2D图层,输入尺寸为256×226×3:
self.conv1 = self.track_layer(tf.layers.Conv2D(
32,9,1,'SAME',activation=tf.nn.relu,kernel_initializer=conv_init,))
有人可以告诉我输入经过此卷积层后的维数吗? 该代码的语法似乎与我看到的常见语法略有不同。
解决方法
该conv层的输出形状基本保持不变,以防万一您发现使输出形状有些吓人的计算方法,我建议采用一种较小的度量方法,建议您制作一个较小的模型并给出输入尺寸并打印出摘要。
import tensorflow as tf
main_model = tf.keras.models.Sequential()
main_model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32,9,1,"SAME",input_shape=(256,226,3)))
main_model.build()
main_model.summary()
输出:
Model: "sequential_1"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
conv2d_3 (Conv2D) (None,256,32) 7808
=================================================================
Total params: 7,808
Trainable params: 7,808
Non-trainable params: 0
计算数字的标准非常简单,here也可以访问。
对于有效填充,请执行以下操作:
import tensorflow as tf
main_model = tf.keras.models.Sequential()
main_model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32,"valid",3)))
main_model.build()
main_model.summary()
输出将是:
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
conv2d_1 (Conv2D) (None,248,218,808
Non-trainable params: 0
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