keras中怎样设置padding=0
时间: 2024-03-26 17:41:07 浏览: 23
在Keras中,使用padding=0可以设置卷积操作的填充方式为不填充,即不对输入数据进行任何填充。
具体而言,如果想要在Keras中设置padding=0,可以在卷积层(如Conv2D)的构造函数中将padding参数设置为"valid"。例如:
```
from keras.layers import Conv2D
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), padding="valid", activation="relu"))
```
这样,当进行卷积操作时,Keras会默认不进行任何填充,直接对输入数据进行卷积操作。值得注意的是,使用padding=0可能会导致输出数据尺寸变小,因此需要根据具体的场景和需求来设置填充方式。
相关问题
keras中padding="same"是什么意思
在Keras中,padding="same"是指在卷积操作中使用的一种填充方式。在卷积操作中,卷积核需要对输入数据进行滑动处理,而当卷积核滑动到输入数据的边缘时,由于卷积核的尺寸通常比输入数据的尺寸小,会出现无法滑动的情况,因此需要在输入数据的边缘进行填充。
使用padding="same"时,Keras会自动对输入数据进行填充,使得卷积操作的输出数据尺寸与输入数据尺寸相同。具体而言,在padding="same"的情况下,如果卷积核的大小为k,那么Keras会在输入数据的边缘填充(k-1)/2个0,这样卷积核就可以在输入数据的边缘进行滑动处理,从而保证了输出数据和输入数据的尺寸相同。
input_1 = keras.Input(shape=(1292, 1)) x = Conv1D(filters=4, kernel_size=11, strides=9, padding='same', activation='relu')(input_1) x = Conv1D(filters=8, kernel_size=9, strides=4, padding='same', activation='relu')(x) x = Conv1D(filters=16, kernel_size=7, strides=4, padding='same', activation='relu')(x) output_1 = keras.layers.Flatten()(x) # TensorSpec(shape=(None, 160) model1 = keras.Model(inputs=input_1, outputs=output_1, name="fs_feature") model1.summary() #怎么改让输出为160维
在上述代码中,最后一层是通过`Flatten()`将多维的输出展平成了一维向量,因此输出的维度为`(None, 160)`,其中`None`表示可以接受任意数量的样本。如果希望输出的维度仍为`(None, 1, 160)`,可以在最后一层的参数中添加`reshape`操作,代码如下所示:
```
input_1 = keras.Input(shape=(1292, 1))
x = Conv1D(filters=4, kernel_size=11, strides=9, padding='same', activation='relu')(input_1)
x = Conv1D(filters=8, kernel_size=9, strides=4, padding='same', activation='relu')(x)
x = Conv1D(filters=16, kernel_size=7, strides=4, padding='same', activation='relu')(x)
x = keras.layers.Flatten()(x)
output_1 = keras.layers.Reshape((1, 160))(x)
model1 = keras.Model(inputs=input_1, outputs=output_1, name="fs_feature")
model1.summary()
```
在上述代码中,`Reshape((1, 160))`将一维向量重新变为了三维张量,其中第一维为样本数量,第二维为1,第三维为160。
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