fully_connected的选项都有哪些
时间: 2024-04-01 22:33:06 浏览: 56
在 TensorFlow 中,`fully_connected` 函数的选项包括:
- `inputs`: 必需,一个张量,表示输入的数据。
- `num_outputs`: 必需,一个整数,表示输出张量的维度。
- `activation_fn`: 可选,激活函数,默认为 None。
- `normalizer_fn`: 可选,归一化函数,默认为 None。
- `weights_initializer`: 可选,权重张量的初始化器,默认为 tf.glorot_uniform_initializer。
- `weights_regularizer`: 可选,权重张量的正则化器,默认为 None。
- `biases_initializer`: 可选,偏置项的初始化器,默认为 tf.zeros_initializer。
- `biases_regularizer`: 可选,偏置项的正则化器,默认为 None。
- `trainable`: 可选,是否可训练,默认为 True。
- `scope`: 可选,变量作用域的名称,默认为 None。
除此之外,还有一些其他的选项,如`reuse`等,可以根据具体情况进行选择。
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measure.find_contours中fully_connected的选项都有哪些
在 `measure.find_contours` 函数中,`fully_connected` 参数用于表示轮廓是否应该被视为完全连接。它的选项包括:
- `True`:只考虑上下左右四个方向的相邻像素,即 4-连接。
- `False`:考虑所有相邻像素,即 8-连接。
其中,默认值为 `True`,表示使用 4-连接。
measure.find_contours中fully_connected = low 或high 设置的是什么
在 `measure.find_contours` 函数中,`fully_connected` 参数可以设置为 `low` 或 `high`,来指定连接方法。这两个选项用于在具有连续灰度值的图像中查找轮廓,将轮廓从背景中分离出来。当 `fully_connected` 设置为 `low` 时,函数将使用从下到上、从左到右的连接方式,而当设置为 `high` 时,函数将使用从上到下、从左到右的连接方式。这两种连接方式的区别在于其起始位置的不同,可能会对最终找到的轮廓产生影响。