帮我写一个输入通道为96的空洞卷积的例子
时间: 2023-05-22 08:03:23 浏览: 69
好的,以下是一个输入通道为96的空洞卷积的例子:
```
import tensorflow as tf
input_data = ... # 输入数据,shape 为 [batch_size, height, width, 96]
# 定义空洞卷积层
conv = tf.layers.Conv2D(
filters=64,
kernel_size=3,
dilation_rate=2,
padding='same',
activation=tf.nn.relu,
)
output_data = conv(input_data) # 输出数据,shape 为 [batch_size, height, width, 64]
```
该例子中,使用了 TensorFlow 的 tf.layers.Conv2D 函数,它定义了一个卷积层,其中包括了以下参数:
- filters:卷积核数量
- kernel_size:卷积核大小
- dilation_rate:空洞率
- padding:填充方式
- activation:激活函数
通过使用 dilation_rate=2,即空洞率为2,实现了输入通道为96的空洞卷积。
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