tensorflow卷積

Chiclaim 發布于2023-04-26 01:32 / 2952人閱讀

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import tensorflow as tf

# 創建輸入張量
input_tensor = tf.constant([
    [[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0], [7.0, 8.0, 9.0]],
    [[10.0, 11.0, 12.0], [13.0, 14.0, 15.0], [16.0, 17.0, 18.0]],
    [[19.0, 20.0, 21.0], [22.0, 23.0, 24.0], [25.0, 26.0, 27.0]]
])

# 創建過濾器張量
filter_tensor = tf.constant([
    [[1.0, 0.0], [0.0, 1.0]],
    [[-1.0, 0.0], [0.0, -1.0]]
])

# 執行卷積
output_tensor = tf.nn.conv2d(
    input_tensor,
    filter_tensor,
    strides=[1, 1, 1, 1],
    padding="VALID"
)

# 打印輸出張量
print(output_tensor)

在這個例子中，我們創建了一個3x3的輸入張量和一個2x2的過濾器張量。我們使用tf.nn.conv2d()函數執行卷積，并將步幅設置為[1, 1, 1, 1]，表示過濾器在輸入張量上滑動的步長為1。我們將填充設置為"VALID"，這意味著我們不會在輸入張量周圍添加任何填充值。最后，我們打印輸出張量，它應該是一個2x2的張量，表示卷積的結果。當然，這只是卷積層的基礎。TensorFlow提供了許多其他函數和庫，可以幫助你更好地理解和使用卷積層。我希望這篇文章能夠為你提供一個良好的起點，幫助你開始使用TensorFlow實現卷積層。

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