compute_accidental_hits(): 计算与true_classes匹配的sampled_candidate中的位置id。conv1d(): 计算给定三维输入和滤波张量的一维卷积。...(弃用参数值)(弃用参数值)conv1d_transpose(): conv1d的转置。conv2d(): 计算给定4-D输入和滤波张量的二维卷积。...conv2d_transpose(): conv2d的转置。conv3d(): 计算给定5-D输入和滤波张量的三维卷积。...depthwise_conv2d_native(): 计算一个二维深度卷积给定4-D输入和滤波器张量。...quantized_conv2d(): 计算二维卷积给定量化的四维输入和滤波器张量。quantized_max_pool(): 生成量子化类型的输入张量的最大池。
模型实现 TensorFlow conv2d 函数介绍： tf.nn.conv2d(x, W, strides, padding=’SAME’) 针对输入的 4 维数据 x 计算 2 维卷积。...[batch, in_height, in_width, in_channels] 灰度图像只有 2 维来表示每一个像素的值，彩色图像每一个像素点有 3 通道的 RGB 值，所以一个彩色图片转化成张量后是...3 维的，分别是长度，宽度，颜色通道数。...又因为每一次训练都是训练都是输入很多张图片，所以，多个 3 维张量组合在一起变成了 4 维张量。...TensorFlow max_pool 函数介绍： tf.nn.max_pool(x, ksize, strides ,padding) 参数 x: 和 conv2d 的参数 x 相同，是一个 4 维张量
这意味着模型期望输入一个4维的张量，而当前的输入数据是一个3维的张量。原因分析在深度学习中，常见的图像处理任务，如图像分类、目标检测等，通常要求输入的数据是一个4维张量。...这是因为图像数据通常具有三个维度，即宽度、高度和颜色通道。为了适应深度学习模型的输入要求，我们需要将图像数据转换为4维张量。...然而，模型期望输入一个4维张量，其中第一个维度是批量大小（batch size），第二维度是图像的宽度，第三维度是图像的高度，第四维度是颜色通道数。...我们可以使用它在现有的3维张量中插入一个新的维度。...np.expand_dims()函数在深度学习任务中经常用来对输入数据进行预处理，特别是在图像分类任务中，可以用于将一维的图像数据转换为四维张量，以满足模型的输入要求。
图像由张量构成，张量必须为4-D，形状[batch_size, height, width, channels]，通道可以是:张量被解释为灰度。3:张量被解释为RGB。4:张量被解释为RGBA。...图像的通道数与输入张量相同。对于浮点数输入，每次将值规范化为一个图像，以适应范围[0,255]。uint8值不变。...op使用两种不同的归一化算法:如果所有的输入值都是正数，那么就对它们进行重新排序，使最大的值为255。如果任何输入值为负，则值将被移动，因此输入值0.0位于127。...然后对它们重新排序，使最小的值为0，或者最大的值为255。输出摘要中的标记。...参数：name: 生成的节点的名称。也将作为一个系列名称在TensorBoard。
卷积神经网络一般用来处理图像信息，对于序列这种一维的数据而言，我们就得采用一维的卷积，tensorflow中提供有专用的函数conv1d，各参数的使用说明如下： conv1d参数 说明 value 输入数据...，value的格式为：[batch, in_width, in_channels]，batch为样本维，表示多少个样本，in_width为宽度维，表示样本的宽度，in_channels维通道维，表示样本有多少个通道...out_channels表示输出通道，可以理解为一共有多少个卷积核，即卷积核的数目。...stride 步长，一个整数，表示每次（向下）移动的距离（TensorFlow中解释是向右移动的距离，这里可以看作向下移动的距离）。 padding 同conv2d，value是否需要在下方填补0。..., biases): #reshape the input picture x = tf.reshape(x, shape = [-1, n_input, 1])#将输入数据变为3-D张量，一维卷积操作时经常采用
在实际应用中，我们需要根据警告信息及官方文档的指导，对具体的代码进行相应的更新和调整。Conv2D是深度学习中常用的卷积神经网络层，用于处理二维输入数据，如图像。...Conv2D的作用是对输入数据进行二维卷积操作。它通过学习一组可训练的滤波器（也称为卷积核或权重）来提取图像中的特征。...在卷积过程中，滤波器通过滑动窗口的方式在输入数据上移动，并计算每个位置上的卷积操作结果。这样可以实现局部感知和特征提取，其中每个位置的输出值是输入数据与滤波器在该位置上对应元素的乘积之和。...=None # 输入数据的形状，仅在模型的第一层指定)参数说明：filters表示输出通道的数量，也即滤波器的数量。...input_shape是输入数据的形状，仅在模型的第一层指定。它通常是三维张量的形式，表示图像的高、宽和通道数。
该tf.layers模块包含创建上述三种类型中的每一种的方法： conv2d()。构造二维卷积层。获取过滤器的数量，过滤内核大小，填充和激活功能作为参数。 max_pooling2d()。...这些方法中的每一个都接受张量作为输入，并将转换的张量作为输出返回。这样可以轻松地将一层连接到另一层：只需从一个层创建方法获取输出，并将其作为输入提供给另一层。...输入层 layers用于为二维图像数据创建卷积和合并图层的模块中的方法期望输入张量具有如下定义的形状 ：[batch_size,image_width, image_height, channels]...我们的输出张力conv2d()具有与输入相同的宽度和高度尺寸的形状 ，但现在有32个通道保持每个滤镜的输出。...产生预测 我们的模型的逻辑层将我们的预测作为原始值在一 维张量中返回。
每幅帧就是彩色图像，可以存储在形状是 (宽度，高度，通道) 的 3D 张量中 视屏 (一个序列的帧) 可以存储在形状是 (帧数，宽度，高度，通道) 的 4D 张量中 一批不同的视频可以存储在形状是 (样本数...，帧数，宽度，高度，通道) 的 5D 张量中 下面一个 9:42 秒的 1280 x 720 油管视屏 (哈登三分绝杀勇士)，被分解成 40 个样本数据，每个样本包括 240 帧。...这样的视频剪辑将存储在形状为 (40, 240, 1280, 720, 3) 的张量中。 ? 5 维张量的数据表示图如下： ?...，对应 Keras 里面的 RNN, GRU 或 LSTM 形状为 (样本数，宽，高，通道数) 的 4D 图像数据用二维卷积层，对应 Keras 里面的 Conv2D 等等。。。...首先引进二维卷积层 Conv2D 和二维最大池化层 MaxPooling2D。在全连接层前我们放了两组 Conv2D + MaxPooling2D。 ? ?
我通过tf.ones((3,5))产生一个shape为[3,5]的一个全是1的张量，这里面第一维度的3表示有3个样本，第二维度的5就是表示要放入全连接层的数据（全连接层的输入是5个神经元）；然后设置的全连接层的输出神经元数量是...Layer:仅仅用作张量的操作，输入一个张量，输出也要求是一个张量，对张量的操作都可以用Layer来封装； Model：一个更加复杂的结构，由多个Layer组成。...现在说一说上面的代码和pytorch中的区别，作为一个对比学习、也作为一个对pytorch的回顾： 卷积层Conv2D中，Keras中不用输入输入的通道数，filters就是卷积后的输出特征图的通道数；...而PyTorch的卷积层是需要输入两个通道数的参数，一个是输入特征图的通道数，一个是输出特征图的通道数； keras.layers.BatchNormalization(axis=3)是BN层，这里的axis...=3说明第三个维度（从0开始计数）是通道数，是需要作为批归一化的维度（这个了解BN算法的朋友应该可以理解吧，不了解的话去重新看我之前剖析BN层算法的那个文章吧，在文章末尾有相关链接）。
QUESTION6 Q ：小程序端播放解码为什么有些机型用硬解，有些用软解，能不能强制软解？ A ：受限于微信本身的限制，目前只支持硬解。但微信也在逐步调整，已实现部分机型可以走软解。...sendCustomCmdMsg是在音视频数据流协议中，插入少量消息，实现一些非必达的消息发送，比如定时发时间戳之类的。 ...消息必达场景的消息，还是推荐使用专门的信令通道——腾讯云即时通信 IM。详情请扫描下方二维码查看相关文档。...1602660144.png QUESTION8 Q ：为什么客户端 unpublish之后，旁路直播没有断流，在云直播控制台还能看到？ ...QUESTION9 Q ：Web 上行用户个数限制为20人，能不能实现20人以上的通话？ A ：不能。
FIlter/kernels 3.Pooling 4.Flattening 5.Fully Connected (Dense) 基础知识 图像格式数据的输入通常是张量流中的四维数组 「（数值、宽度、高度...通常指定为」无」，以适应数据大小的波动 「宽度」：图像的宽度 「高度」：图像的高度 「深度」：图像的深度。彩色图像的深度通常为3（RGB为3个通道）。...黑白图像的深度通常为1（只有一个通道） from matplotlib import pyplot as plt from tensorflow.keras.models import Sequential..., Conv2D, MaxPooling2D, AveragePooling2D, GlobalMaxPooling2D, ZeroPadding2D, Input from tensorflow.keras.models...1的整个通道上执行最大池model = Sequential() model.add(Conv2D(input_shape = (10, 10, 3), filters = 10, kernel_size
TensorFlow学习笔记：3、TensorFlow基本概念 3.1 计算图与operation Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow 代表着张量从图象的一端流动到另一端的计算过程...所以，TensorFlow 的工作模式分为以下两步：定义计算图和在session中运行计算图。 类比：一个神经元有多个输入，一个或者多个输出。...3.2 TensorFlow程序设计基本步骤 TensorFlow程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段。在构建阶段，op 的执行步骤被描述成一个图。在执行阶段，使用会话执行执行图中的op。...有些op的创建是不需要input的，比如Constant。这样的op被成为源op（source op）。 2.在python中op对象是由op构造器（ops constructors）创建的。...op构造器创建一个op对象时可以传递一个源op作为待构造op对象的输入。 3.op对象被op构造器创建后是作为一个node加入到graph中的。
tf.image.crop_to_bounding_box( image, offset_height, offset_width, target_height, target_width)定义在：...tensorflow/python/ops/image_ops_impl.py.请参阅指南：图像操作>裁剪将图像裁剪到指定的边界框.这个操作从image中裁剪一个矩形部分.返回图像的左上角位于image...：形状为[batch, height, width, channels]的4-D张量,或形状为[height, width, channels]的3-D张量.offset_height：输入中结果左上角的垂直坐标....offset_width：输入中结果左上角的水平坐标.target_height：结果的高度.target_width：结果的宽度.返回值：如果image是四维,则返回形状为[batch, target_height..., target_width, channels]的四维浮动张量；如果image是三维的,则返回形状为[target_height, target_width, channels]的三维浮动张量.可能引发的异常
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...Flatten：压平层，用于将多维张量压成一维。 Reshape：形状重塑层，改变输入张量的形状。 Concatenate：拼接层，将多个张量在某个维度上拼接。 Add：加法层。...卷积网络相关层 Conv1D：普通一维卷积，常用于文本。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3)×卷积核个数 Conv2D：普通二维卷积，常用于图像。...LocallyConnected2D: 二维局部连接层。类似Conv2D，唯一的差别是没有空间上的权值共享，所以其参数个数远高于二维卷积。 MaxPooling2D: 二维最大池化层。也称作下采样层。...一种比Onehot更加有效的对离散特征进行编码的方法。一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。
在文章（TensorFlow实战：SoftMax手写体MNIST识别（Python完整源码））中，我们MNIST手写体识别数据集，使用TensorFlow构建了一个softMAX多分类器，达到了91%的正确率...卷积在每个5x5的patch中算出32个特征。卷积的权重张量形状是[5, 5, 1, 32]，前两个维度是patch的大小，接着是输入的通道数目，最后是输出的通道数目。...、高，最后一维代表图片的颜色通道数(因为是灰度图所以这里的通道数为1，如果是rgb彩色图，则为3)。...我们把池化层输出的张量reshape成一些向量，乘上权重矩阵，加上偏置，然后对其使用ReLU。...我们用一个placeholder来代表一个神经元的输出在dropout中保持不变的概率。这样我们可以在训练过程中启用dropout，在测试过程中关闭dropout。
如果您不了解完全神经网络的一些基础知识，我强烈建议您首先看另一个教程关于TensorFlow。在这篇文章中，我也把卷积神经网络的每个步骤讲的都很仔细，所以你可以在文章中完全了解每个步骤发生了什么。...在跳入彩色卷积滤波器之前，让我们来看一下灰度图。让我们制作一个应用四个不同特征图的7x7滤镜。TensorFlow的conv2d功能相当简单，它包含四个变量：输入，过滤器，步幅和填充。...在TensorFlow官方网站上，他们描述的conv2d功能如下： 1.计算给定4-D输入和滤波张量的2-D卷积。...现在，对于两个conv2d和最大池化，有两个选项可用于填充：“VALID”：这将缩小输入和“SAME”：这将通过在输入边缘添加来保持输入大小。...然后我们将这32个特征集合到另外32个特征中。您可以看到第一个卷积层的输出将作为conv2d的输入。
Flatten：压平层，用于将多维张量压成一维。 Reshape：形状重塑层，改变输入张量的形状。 Concatenate：拼接层，将多个张量在某个维度上拼接。 Add：加法层。...卷积网络相关层 Conv1D：普通一维卷积，常用于文本。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3)×卷积核个数 Conv2D：普通二维卷积，常用于图像。...参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3)×卷积核个数 Conv3D：普通三维卷积，常用于视频。...LocallyConnected2D: 二维局部连接层。类似Conv2D，唯一的差别是没有空间上的权值共享，所以其参数个数远高于二维卷积。 MaxPooling2D: 二维最大池化层。也称作下采样层。...一种比Onehot更加有效的对离散特征进行编码的方法。一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。
标准的数码相机有红、绿、蓝三个通道（Channels），每一种颜色的像素值在0-255之间，构成三个堆叠的二维矩阵；灰度图像则只有一个通道，可以用一个二维矩阵来表示。...在实际应用时，卷积、最大池化和全连接神经网络计算，这几步中的每一步都可以多次重复进行，总思路是将大图片不断压缩，直到输出单一的值。使用更多卷积步骤，神经网络就可以处理和学习更多的特征。...h_conv2) # 原图像尺寸28*28，第一轮图像缩小为14*14，共有32张，第二轮后图像缩小为7*7，共有64张 ## 第三层全连接操作 ## # 二维张量...，由dropout自动确定scale，也可以自定义，比如0.5，根据tensorflow文档可知，程序中真实使用的值为1/0.5=2，也就是某些输入乘以2，同时某些输入乘以0 keep_prob...h_fc1_drop = tf.nn.dropout(f_fc1,keep_prob) #对卷积结果执行dropout操作 ## 第四层输出操作 ## # 二维张量
调用tf.nn.conv2d()实现卷积 首先是调用卷积函数实现卷积操作： 这里说明一下conv2d的定义及参数含义： 参考 【定义：】 tf.nn.conv2d (input, filter,...strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 【参数：】 input : 输入的要做卷积的图片，要求为一个张量...为图片的通道数，灰度图该值为1，彩色图为3。...strides： 卷积时在图像每一维的步长，这是一个一维的向量，[ 1, strides, strides, 1]，第一位和最后一位固定必须是1 padding： string类型，值为“SAME”...，直接拿中间的二维为例。
三、构建模型 常见卷积神经网络（CNN），主要由几个 卷积层Conv2D 和 池化层MaxPooling2D 层组成。卷积层与池化层的叠加实现对输入数据的特征提取，最后连接全连接层实现分类。...和 MaxPooling2D 层的输出都是一个三维的张量 (Tensor)，其形状描述了 (height, width, channels)。...越深的层中，宽度和高度都会收缩。...Dense 层的输入为向量（一维），但前面层的输出是3维的张量 (Tensor) 即：(4, 4, 64)。...因此您需要将三维张量展开 (Flatten) 到1维，之后再传入一个或多个 Dense 层。
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