convolution2d

时间: 2023-10-17 20:06:03 浏览: 72
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2D-convolution.zip

Convolution2D是深度学习中常用的一种卷积层，用于处理二维图像数据。它通过将每个像素点周围的像素点进行卷积运算，从而提取出图像的特征。在卷积运算的过程中，卷积核（也称为滤波器或特征探测器）在图像上滑动，并将每个位置的像素值与卷积核进行点乘，然后将所有结果相加得到输出值。Convolution2D层的输出可以作为下一层的输入，从而实现深度学习网络的层次化特征提取。Convolution2D层的参数包括卷积核数量、卷积核大小、步长、填充等，可以通过调整这些参数来优化模型的性能。
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解释from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D, ZeroPadding2D

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解释x = Convolution2D(32, 3, 3, activation= relu , padding= same , name= block1_conv1 )(img_input)

这段代码使用 Keras 框架中提供的 Convolution2D 层对输入的图像进行卷积操作。具体来说，它将输入的 img_input 数据通过一个卷积核（kernel）进行卷积，得到一个新的特征图（feature map）。其中参数说明如下： - ...

下载了keras但报错ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) <ipython-input-22-63d595c0872f> in <module> ----> 1 from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D 2 from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense,Input,Multiply 3 from keras.optimizers import SGD 4 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 5 from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D, ZeroPadding2D ModuleNotFoundError: No module named 'keras'

这个错误提示表明Python无法找到Keras模块。这可能是由于以下原因导致的： 1. Keras没有正确安装。你需要确保使用正确的方式安装了Keras。可以使用pip安装：pip install keras。 2. 环境没有正确配置。...

详细分析代码“conv2 = tf.contrib.layers.convolution2d(pool1 ,N_FILTERS ,FILTER_SHAPE2 ,padding='VALID') # 抽取特征 pool2 = tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1]) # 全连接层 logits = tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None) loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits) #多分类交叉熵损失 # 优化器 train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss 每一句代码的详细作用，用了什么函数什么参数有什么作用，什么含义，并添加详细注释 ,tf.contrib.framework.get_global_step() ,optimizer='Adam' ,learning_rate=0.01) return ({ 'class': tf.argmax(logits, 1), 'prob': tf.nn.softmax(logits) }, loss, train_op)”

使用 tf.contrib.layers.convolution2d 函数对 pool1 进行卷积操作，其中 N_FILTERS 表示卷积核的数量，FILTER_SHAPE2 是一个 2 维的列表，表示卷积核的大小，padding='VALID' 表示边缘不填充。...
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详细分析代码“def cnn_model(features, target): target = tf.one_hot(target, 15, 1, 0) #对词编码 word_vectors = tf.contrib.layers.embed_sequence(features ,vocab_size=n_words ,embed_dim=EMBEDDING_SIZE ,scope='words') word_vectors = tf.expand_dims(word_vectors, 3) with tf.variable_scope('CNN_Layer1'): # 添加卷积层做滤波 conv1 = tf.contrib.layers.convolution2d(word_vectors ,N_FILTERS #滤波数10 ,FILTER_SHAPE1 ,padding='VALID') # 添加RELU非线性 conv1 = tf.nn.relu(conv1) # 最大池化 pool1 = tf.nn.max_pool(conv1 ,ksize=[1, POOLING_WINDOW, 1, 1]#ksize池化窗口大小[1,4,1,1] ,strides=[1, POOLING_STRIDE, 1, 1]#步长[1,2,1,1] ,padding='SAME')#填充补0 # 对矩阵进行转置，以满足形状 pool1 = tf.transpose(pool1, [0, 1, 3, 2]) with tf.variable_scope('CNN_Layer2'):”每一句代码的详细作用，用了什么函数什么参数有什么作用，什么含义，并添加详细注释

4. tf.contrib.layers.convolution2d(word_vectors, N_FILTERS, FILTER_SHAPE1, padding='VALID')：添加卷积层，使用N_FILTERS个大小为FILTER_SHAPE1的滤波器进行卷积操作。 5. tf.nn.relu(conv1)：对卷积结果...

class Age_Model(): def __init__(self): self.model = self.loadModel() self.output_indexes = np.array([i for i in range(0, 101)]) def predict_age(self,face_image): image_preprocesing = self.transform_face_array2age_face(face_image) age_predictions = self.model.predict(image_preprocesing )[0,:] result_age = self.findApparentAge(age_predictions) return result_age def loadModel(self): model = VGGFace.baseModel() #-------------------------- classes = 101#101 base_model_output = Sequential() base_model_output = Convolution2D(classes, (1, 1), name='predictions')(model.layers[-4].output) base_model_output = Flatten()(base_model_output) base_model_output = Activation('softmax')(base_model_output) #-------------------------- age_model = Model(inputs=model.input, outputs=base_model_output) #-------------------------- home = str(Path.home()) age_model.load_weights(home+'/.deepface/weights/age_model_weights.h5') return age_model

base_model_output = Convolution2D(classes, (1, 1), name='predictions')(model.layers[-4].output) base_model_output = Flatten()(base_model_output) base_model_output = Activation('softmax')(base_model_...
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