conv_pw_13_relu

conv_pw_13_relu是麦田怪圈的一层，用于提取图像的特征。在迁移学习中，我们使用了MobileNet模型，并将其conv_pw_13_relu层作为输出，以提取图像的特征。\[1\]这一层的输出将用于构建自己的分类器。\[2\]
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- *1* *2* *3* [TensorFlow.js课程笔记（四）](https://blog.csdn.net/BlueBlueSkyZ/article/details/104723446)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

def conv_relu_forward(x, w, b, conv_param): a, conv_cache = layers.conv_forward_fast(x, w, b, conv_param) out, relu_cache = layers.relu_forward(a) cache = (conv_cache, relu_cache) return out, cache显示在 'layers.py' 中找不到引用 'conv_forward_fast'但是并未报错

这个问题可能是因为你使用了一个名为 `layers` 的模块，但是在这个模块中并没有定义 `conv_forward_fast` 函数。

如果你使用的是某个深度学习框架或库，这个函数可能是定义在这个框架或库的其他模块中的。你需要检查一下这个框架或库的文档，看看这个函数定义在哪个模块中，并且正确导入这个模块。

如果这个函数是你自己定义的，你需要确保它已经被正确地定义在 `layers.py` 文件中，并且你已经正确地导入了这个文件。

另外，即使你在代码中使用了一个未定义的函数，但是如果这个函数并没有被调用到，代码可能仍然可以正常运行。所以，虽然你的代码能够运行，但是最好还是要检查一下，确保你的代码是正确的，不会在某些情况下出现错误。

Traceback (most recent call last): File "E:\PycharmProjects\pythonProject\cnn_test\CNN_AlexNet\start.py", line 18, in <module> solver.train() File "E:\PycharmProjects\pythonProject\cnn_test\CNN_AlexNet\solver.py", line 225, in train self._step() File "E:\PycharmProjects\pythonProject\cnn_test\CNN_AlexNet\solver.py", line 165, in _step loss, grads = self.model.loss(X_batch, y_batch) File "E:\PycharmProjects\pythonProject\cnn_test\CNN_AlexNet\cnn.py", line 104, in loss a3, cache3 = conv_relu_forward(a2,W34,b34,conv_param34) File "E:\PycharmProjects\pythonProject\cnn_test\CNN_AlexNet\layer_utils.py", line 47, in conv_relu_forward a, conv_cache = conv_relu_forward(x, w, b, conv_param) File "E:\PycharmProjects\pythonProject\cnn_test\CNN_AlexNet\layer_utils.py", line 47, in conv_relu_forward a, conv_cache = conv_relu_forward(x, w, b, conv_param) File "E:\PycharmProjects\pythonProject\cnn_test\CNN_AlexNet\layer_utils.py", line 47, in conv_relu_forward a, conv_cache = conv_relu_forward(x, w, b, conv_param) [Previous line repeated 993 more times] RecursionError: maximum recursion depth exceeded

这个错误通常出现在使用递归函数时，递归层数超过了系统允许的最大递归深度，导致程序出错。在您的代码中，出现了无限递归的情况，导致递归深度超过了Python解释器的限制。要解决这个问题，您可以考虑以下方法：

1. 优化代码，减少递归调用次数，避免无限递归的情况。

2. 增加 Python 解释器的最大递归深度限制，例如使用 sys.setrecursionlimit() 函数进行设置。

3. 重新设计算法，避免使用递归函数，改用循环等其他方式实现逻辑。

希望这些方法对您有所帮助。