卷积核的实际大小怎么看
时间: 2023-09-12 11:05:12 浏览: 87
pytorch 自定义卷积核进行卷积操作方式
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在 TensorFlow 中,可以使用 tf.print() 函数输出卷积核的实际大小。以卷积层 conv1 为例,可以在代码中添加以下语句输出卷积核的大小:
```
conv1 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(inputs)
tf.print("Conv1 kernel shape:", conv1.shape)
conv1 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(conv1)
tf.print("Conv2 kernel shape:", conv1.shape)
```
在运行代码时,会输出卷积核的实际大小。例如,输出可能如下所示:
```
Conv1 kernel shape: (None, 256, 256, 64)
Conv2 kernel shape: (None, 256, 256, 64)
```
这里的 (None, 256, 256, 64) 表示卷积核大小为 3x3,输入通道数为 64,输出通道数为 64,对于这个卷积层的输入数据,大小为 None x 256 x 256 x 64。同样的方法也可以用于输出其他卷积层的实际大小。
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